【pytorch】数据类型

最新推荐文章于 2025-06-18 19:07:42 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JianJuly/article/details/100920057

Torch 定义了九种CPU tensor类型和九种GPU tensor类型

Data type

dtype

CPU tensor

GPU tensor

32位浮点型

torch.float32 或 torch.float

torch.FloatTensor

torch.cuda.FloatTensor

64位浮点型

torch.float64 或 torch.double

torch.DoubleTensor

torch.cuda.DoubleTensor

16位浮点型

torch.float16 或 torch.half

torch.HalfTensor

torch.cuda.HalfTensor

8位整型 (无符号)

torch.uint8

torch.ByteTensor

torch.cuda.ByteTensor

8位整型 (有符号)

torch.int8

torch.CharTensor

torch.cuda.CharTensor

16位整型 (有符号) 

torch.int16 或 torch.short

torch.ShortTensor

torch.cuda.ShortTensor

32位整型 (有符号)

torch.int32 或 torch.int

torch.IntTensor

torch.cuda.IntTensor

64位整型 (有符号)

torch.int64 或 torch.long

torch.LongTensor

torch.cuda.LongTensor

布尔型

torch.bool

torch.BoolTensor

torch.cuda.BoolTensor

torch.Tensor 是默认的tensor类型 (torch.FloatTensor)的别名。

Pytorch 创建数据和类型转换
m0_47581558的博客
01-15 668
介绍pytorch 创建tensor以及初始化Tensor，支持的数据类型和初始化的方式等。
PyTorch 张量数据类型
哒哒哒哒 哒哒
06-11 1235
查看 dim 为 0 是标量，否则是张量。【什么是张量】标量与张量：用。
torch中的数据类型和相互转换
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数据格式、数据结构和数据类型的区别
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摘要： 数据类型、数据结构和数据格式是数据领域的三个关键概念。数据类型界定数据的性质（如整数、字符串），数据结构组织数据（如数组、字典），数据格式规范数据的表现形式（如JSON、CSV）。三者层级关联：数据类型是基础，数据结构依赖类型构建逻辑，数据格式对外呈现结构化数据。例如，Python字典（数据结构）存储字符串键和任意值（数据类型），再序列化为JSON格式（数据格式）传输。三者协同确保数据在存储、处理和传输中的高效性与兼容性。
Pytorch学习笔记-Basic Data Type基本数据类型
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少用tensor.numpy()来查看tensor的np.ndarray格式数据，共享内存，修改torch.tensor对应的np.ndarray也会被改动 少用torch.from_numpy()来生成torch.tensor，共享内存，修改原始np.ndarray，其生成的torch.tensor也会被修改 如果是希望防止跟踪历史（以及使用内存），可以将代码块放在 with torch.no_grad(): 内，这个做法在使用一个模型进行评估的时候非常有用，因为模型会包含一些带有 requi..
Torch学习笔记—数据类型
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1.torch数据类型
Pytorch:Torch数据类型学习整理与记录
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12-03 1905
Pytorch学习笔记
pytorch数据类型
05-30
在PyTorch中，常见的数据类型包括： 1. FloatTensor：浮点数张量，用于存储实数值。 2. DoubleTensor：双精度浮点数张量，用于存储双精度实数值。 3. LongTensor：长整型张量，用于存储整数值。 4. IntTensor：...
Pytorch与Numpy数据类型转换完全指南
fengbeely的博客
06-23 748
在上面的示例中，我们创建了一个PyTorch张量tensor，然后使用numpy函数将其转换为Numpy数组。需要注意的是，由于PyTorch张量的数据类型是torch.int64，因此转换后的Numpy数组的数据类型也是int64。在上面的示例中，我们创建了一个PyTorch张量tensor，然后使用detach函数将其从计算图中分离出来，然后再使用numpy函数进行转换。需要注意的是，由于Numpy数组的数据类型是int32，因此转换的PyTorch张量的数据类型也是torch.int32。
torch中张量与数据类型的介绍
xiaoyang01234的博客
12-17 1697
PyTorch最基本的操作对象是张量，它表示一个多维数组，类似NumPy的数组，但是前者可以在GPU上加速计算。
代码创作世界——pytorch深度学习框架数据类型
xiaoxu的博客
06-01 823
通过pytorch代码构造张量的过程，体现出了代码创造童话，共建快乐世界。
pytorch 定义torch类型数据_PyTorch基本数据类型（一）
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PyTorch基础入门一：PyTorch基本数据类型1)Tensor(张量)Pytorch里面处理的最基本的操作对象就是Tensor(张量)，它表示的其实就是一个多维矩阵，并有矩阵相关的运算操作。在使用上和numpy是对应的，它和numpy唯一的不同就是，pytorch可以在GPU上运行，而numpy不可以。所以，我们也可以使用Tensor来代替numpy的使用。当然，二者也可以相互转换。Tens...
06_2_Pytorch的基础数据类型、CPU tensor类型和GPU tensor类型、判断数据类型、CPU或GPU张量之间的转换、数据类型转换、1-4维向量、Tensor张量、Variable等
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1.6.2.Pytorch的基础数据类型 1.6.2.1.Torch定义了的七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型 1.6.2.2.基础数据类型 1.6.2.3.Pytorch数据类型 1.6.2.4.判断数据类型 1.6.2.5.CPU或GPU张量之间的转换 1.6.2.6.数据类型转换 1.6.2.7.常用向量 1.6.2.7.1. 1维向量 1.6.2.7.2. 2维向量 1.6.2.7.3. 3维向量 1.6.2.7.4. 4维向量 1.6.2.8.Tensor张
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一、数据类型 pytorch没有自带的string的类型，需要用以下二种编码方法表示： 基本数据类型 红框的三个最常用，其中ByteTensor 用来比较输入的两个值，如果相等返回1，否则返回0. 查看和检验某个变量的数据类型 torch 默认的数据类型是floattensor 修改默认设置用：torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor) 增强学习中一般用double，其他一般用float。 二、标量（dime...
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【2】深度学习之Pytorch——数据类型、索引张量、Numpy的互通性的概念、序列化张量
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
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神经网络将浮点表示形式转换为其他浮点表示形式，起始和结束的表示形式通常是人类可以理解的，但中间表示则不是这样。这些浮点表示存储在张量中。张量是多维数组，它是PyTorch中的基本数据结构。PyTorch有一个全面的标准库，用于张量创建、操作和数学运算。张量可以序列化存储到磁盘上也可以加载回来。PyTorch中的所有张量操作都可以在CPU和GPU上执行，无需更改代码。PyTorch使用结尾下划线标识来表示就地操作（例如Tensor.sqrt_）。
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