pytorch中tensor的类型

最新推荐文章于 2025-05-31 17:40:48 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-31 17:40:48 发布 · 417 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch

本文详细介绍了Torch库中定义的CPU和GPU两种环境下的七种和八种tensor类型，包括不同位宽的浮点数和整数类型。CPU tensor涵盖了从FloatTensor到LongTensor的各种精度，而GPU tensor则在浮点数中增加了HalfTensor，并同样提供了从ByteTensor到LongTensor的整数类型。了解这些类型对于高效利用GPU资源进行深度学习计算至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型：

CPU tensor
32-bit floating point： torch.FloatTensor
64-bit floating point： torch.DoubleTensor
8-bit integer (unsigned)： torch.ByteTensor
8-bit integer (signed)： torch.CharTensor
16-bit integer (signed) ： torch.ShortTensor
32-bit integer (signed) ： torch.IntTensor
64-bit integer (signed) ： torch.LongTensor

GPU tensor
32-bit floating point： torch.cuda.FloatTensor
64-bit floating point： torch.cuda.DoubleTensor
16-bit floating point： torch.cuda.HalfTensor
8-bit integer (unsigned)： torch.cuda.ByteTensor
8-bit integer (signed)： torch.cuda.CharTensor
16-bit integer (signed) ： torch.cuda.ShortTensor
32-bit integer (signed) ： torch.cuda.IntTensor
64-bit integer (signed) ： torch.cuda.LongTensor

torch.Tensor是默认类型torch.FloatTensor

Jet__P
关注
pytorch学习（三）：Tensor类型
qq_43581151的博客
07-27 1161
Tensor有不同的数据类型，如下表所示，每种类型分别有CPU版本和GPU版本（HalfTensor除外）。默认的tensor类型是FloatTensor，可通过t.set_default_tensor_type修改默认tensor类型（如果默认类型为GPU tensor，则所有的操作都在GPU上进行）。 数据类型 CPU tensor GPU tensor 32bit浮点 tor...
pytorch中tensor类型转换的几个函数
liji_digital的博客
03-24 846
float函数：.int函数item函数。
Pytorch基础（二）- Tensor数据类型
sherryhwang的博客
04-07 5694
目录python和Pytorch数据类型pytorch数据类型pytorch类型推断维度为0的标量标量判断维度为1的向量 Linear input维度为2的tensor Linear input batch维度为3的tensor RNN input维度为4的tensor CNN input其它的创建Tensor从numpy中引入 torch.from_numpy()从list中导入 torch.tensor()生成未初始化的tensor torch.empty()设置默认数据类型 torch
Pytorch Tensor
最新发布
这个人很懒...
05-31 25
Tensor是PyTorch的核心数据结构，类似于多维数组（矩阵），支持GPU加速和自动求导。任何神经网络的输入、权重、输出等都是Tensor。Tensor具有数据类型、设备属性，并支持丰富的数学运算。
pytorch中Tensor数据类型的研究
人工智能笔记
10-23 1561
import torch ''' Tensor定义: 在pytorch中Tensor是存储存储数据的容器。标量，向量，矩阵，多维数据都可以用Tensor表示。 全面认识Tensor只需要分析清楚Tensor的 数据类型，存放位置，数据类型Tensor，数据维度。本文从下面５个 方面研究了Tensor的使用。可用于代码参考 1. Tensor创建 2. 数据类型查看，数据类型的转换, float3...
pytorch常见的Tensor类型详解
12-23
Tensor有不同的数据类型，每种类型分别有对应CPU和GPU版本（HalfTensor除外）。默认的Tensor是FloatTensor，可通过torch.set_default_tensor_type修改默认tensor类型（如果默认类型为GPU tensor，则所有操作都将在GPU上进行）。 Tensor的类型对分析内存占用很有帮助，例如，一个size为(1000,1000,1000)的FloatTensor，它有1000*1000*1000=10^9个元素，每一个元素占用32bit/8=4Byte内存，所以共占用大约4GB内存/显存。HalfTensor是专为GPU版本设计的，同样的元
PyTorch中Tensor的数据类型和运算
热门推荐
ch_musk的博客
06-28 2万+
在使用Tensor时，我们首先要掌握如何使用Tensor来定义不同数据类型的变量。Tensor时张量的英文，表示多维矩阵，和numpy对应，PyTorch中的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换，唯一不同的是PyTorch可以在GPU上运行，而numpy的ndarray只能在cpu上运行。 常用的不同数据类型的Tensor，有32位的浮点型torch.F...
pytorch中tensor的合并与截取方法
12-25
合并： torch.cat(inputs=(a, b), dimension=... 您可能感兴趣的文章:详解PyTorch中Tensor的高阶操作在PyTorch中Tensor的查找和筛选例子PyTorch中Tensor的维度变换实现在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子pytorc
PyTorch中Tensor的维度变换实现
09-18
在PyTorch中，Tensor是核心数据结构，用于表示多维数组，广泛应用于深度学习模型的构建和训练。维度变换是处理和操作Tensor时的重要环节，因为它允许我们以不同的方式组织和操纵数据，以适应各种计算需求。以下将...
pytorch中tensor张量数据类型的转化方式
09-18
在PyTorch中，张量（Tensor）是处理和计算数据的基本单元，它支持各种数学操作，而且可以方便地与其他数据结构如NumPy数组或Python列表进行交互。本篇文章将详细探讨PyTorch中张量数据类型的转化方法，这对于理解和...
PyTorch中Tensor的数据统计示例
09-17
### PyTorch中Tensor的数据统计详解 #### 引言 PyTorch作为一款强大的机器学习框架，被广泛应用于深度学习领域。它提供了丰富的API来处理数据，并且支持大量的数学运算，其中Tensor是其核心数据结构之一。对于数据...
pytorch中tensor数据类型、常用运算函数以及使用案例
qq_38519364的博客
03-12 937
Tensor的数据类型非常重要，因为它决定了数据在计算过程中的行为，包括如何进行数学运算以及如何处理梯度下降等。在设计和训练深度学习模型时，正确处理Tensor的数据类型和进行有效的数据运算是非常关键的。在Python的深度学习库中，如PyTorch，Tensor的数据类型通常与NumPy的数据类型相对应。不同的数据类型会影响到模型的性能和数值稳定性，因此在设计模型时，需要根据实际需求选择合适的数据类型。噪声添加：在某些情况下，为了提高模型的鲁棒性，可能会在数据中添加一定程度的噪声。
PyTorch的数据类型Tensor
m0_62919535的博客
12-27 2090
Tensor，即张量，它是PyTorch中基本的操作对象，简单的理解就是多维矩阵。Tensors与Numpy中的 ndarrays类似，但是在PyTorch中 Tensors 可以使用GPU进行计算。每个章节涉及的函数已经归纳在下方，可以随时查找用法。希望你能在此篇中有所收获
【pytorch框架学习】3.tensor数据类型
m0_66606474的博客
02-16 1678
现在学校发现题目太难了，给每位同学的每个科目加上5分，就可以利用自动扩展机制直接相加。如果想把一个shape[b,c,h,w]变成[b,h,w,c],首先需要transpose(1,3)再transpose(1,2)，需要操作两次。比如a,b=x.split([2,1],dim=0),这样拆分a.shape = [2,32,8],b.shape = [1,32,8]比如b本来的shape是[1,1,2,2],对他进行b.repeat(2,2,2,2)后，它的shape就会变成[2,2,4,4]
详解PyTorch Tensor 数据类型——张量
陈子青的博客
03-06 5341
在PyTorch中，视频可以被表示为一个5维的张量，其中第0维表示批次数，第1维表示帧数，第2维表示通道数，第3维表示高度，第4维表示宽度。在PyTorch中，图片可以被表示为一个4维的张量，其中第0维表示批次数，第1维表示通道数，第2维表示高度，第3维表示宽度。例如，一个形状为(1, 3, 224, 224)的张量可以表示一张RGB格式的224x224的图片。总之，不同类型的数据在计算机中都有自己的存储方式和编码方式，而在PyTorch中，这些数据都可以被表示为张量，并且可以方便地进行各种张量操作。
Pytorch中的张量数据类型（Tensor）
hanmo22357的博客
03-14 5895
数学中有标量、向量和矩阵的概念，它们的维度分别是0、1、2。也就是说，标量中元素的位置固定，向量中元素的位置需要通过其索引确定，矩阵中的元素位置需要通过其行号和列号确定。张量可以视为矩阵的扩展，可以用于表示无穷维度的数据。张量（Tensor）是Pytorch库中的基本数据类型，Pytorch中各种基本数字类型都有其对应的Tensor类型，但是在Pytorch中没有内嵌的字符串类型。
Pytorch基础：张量Tensor
MechMaster
01-09 1894
Pytorch基础：张量Tensor 1. 张量类（Tensor） 2. 数值类型 3. 创建方法 4. 类型转换 5. 维度分析 6. 常用操作
pytorch改变tensor的类型
dlhlSC的博客
03-04 7879
假设变量名为ts 方法一： ts=ts.double() ts=ts.long() 方法二： ts=ts.type(torch.DoubleTensor()) ts=ts.type(torch.LongTensor())
pytorch基础: Tensor数据类型与基础函数
a123456789032的博客
11-03 3321
pytorch基础: Tensor数据类型与基础函数 1. Tensor的数据类型 在PyTorch中，主要有10种类型的tensor，其中重点使用的为以下八种(还有BoolTensor和BFloat16Tensor)： Data type dtype dtype 32-bit floating point torch.float32 or torch.float torch.(cuda).FloatTensor 64-bit floating point torch.float64 o
pytorch tensor类型转换
03-20
### PyTorch 中 Tensor 类型转换方法 在 PyTorch 中，可以通过内置函数实现不同类型的 Tensor 转换。以下是常见的几种类型转换方式及其对应的代码示例。 #### 1. 整数类型到浮点类型 如果需要将 `torch.int64` 类型的 Tensor 转换为 `torch.float32` 类型，则可以调用 `.float()` 方法完成此操作[^1]： ```python import torch int_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.int64) print(f"Original type: {int_tensor.dtype}") # 输出: Original type: torch.int64 float_tensor = int_tensor.float() print(f"Converted type: {float_tensor.dtype}") # 输出: Converted type: torch.float32 ``` #### 2. 浮点类型到整数类型 对于从 `torch.float32` 到 `torch.int64` 的转换，可使用 `.long()` 方法来执行向下取整并返回整数值: ```python float_tensor = torch.tensor([1.1, 2.5, 3.7, 4.0], dtype=torch.float32) print(f"Original type: {float_tensor.dtype}") # 输出: Original type: torch.float32 int_tensor = float_tensor.long() print(f"Converted type: {int_tensor.dtype}") # 输出: Converted type: torch.int64 ``` #### 3. Tensor 和 NumPy 数组之间的相互转换 当需要在 PyTorch Tensor 和 NumPy 数组间进行转换时，分别采用 `.numpy()` 函数以及 `torch.from_numpy()` 来处理[^3]： - **Tensor → NumPy** ```python tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) numpy_array = tensor.numpy() print(type(numpy_array)) # 输出: <class 'numpy.ndarray'> ``` - **NumPy → Tensor** ```python import numpy as np numpy_data = np.array([5, 6, 7, 8]) tensor = torch.from_numpy(numpy_data) print(type(tensor)) # 输出: <class 'torch.Tensor'> ``` 需要注意的是，在这两种形式下共享内存地址，因此修改其中一个对象会影响另一个对象的内容。 #### 4. 将 Tensor 转换成 Python 数据结构 为了进一步简化数据处理流程或者与其他库兼容，还可以通过特定目的函数把 Tensor 转化成更通用的数据格式： - **Tensor → List** ```python tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) list_data = tensor.tolist() print(list_data) # 输出: [[1, 2], [3, 4]] ``` - **单元素 Tensor → Scalar (标量)** ```python scalar_tensor = torch.tensor(42.) scalar_value = scalar_tensor.item() print(scalar_value) # 输出: 42.0 ``` 以上即是在 PyTorch 中针对 Tensor 进行不同类型转换的主要方法及其实现案例说明。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值