对于数据类型int和float

温度由华氏转化为摄氏:
#include<stdio.h>
int main()
{
float f;
float c;
scanf("%f",&f);
c=5/9*(f-32);
printf("%f",c);
return 0;
}

上面的结果输出是0;

  #include<stdio.h>     
  int main()    
  {

    float f;    
    float c;    
    scanf("%f",&f); 
        c=5.0/9*(f-32);
    printf("%f",c);
    return 0;
  }

上面输入86输出30;
所产生的区别在于5/9与5.0/9
5/9=0.5555555555…
第一个中5/9因为5与9是Int型所以产生的结果为0.000000,
而在第二个中5.0/9则5.0为浮点型表示所以结果也是采用浮点型表示,5.0/9=0.555556.
这就导致了计算结果的不同,造成错误。
当两个不同数据类型的表达式用运算符组合后,数据类型优先级规则指定将优先级较低的数据类型转换为优先级较高的数据类型。 如果此转换不是所支持的隐式转换,则返回错误。 当两个操作数表达式具有相同的数据类型时,运算的结果便为该数据类型。

参考数据类型优先级

<think>我们正在讨论PyTorch张量的数据类型转换。用户明确要求将int64转换为float64。 根据引用[1]中的示例,我们可以使用`torch.tensor()`构造函数并指定`dtype=torch.float64`来实现。 另外,我们也可以使用张量的`.to()`方法或`.float()`方法(但注意.float()默认转换为float32,所以需要指定为float64)。 因此,提供以下方法: 方法1:使用torch.tensor构造函数,并指定dtype=torch.float64 方法2:使用.to()方法:`a_int64.to(dtype=torch.float64)` 方法3:使用.type()方法:`a_int64.type(torch.float64)` 注意:由于用户提到的是从int64转换为float64,所以我们要确保原始张量是int64类型。 下面给出具体代码示例:</think>### PyTorch中int64转float64的完整指南 在PyTorch中将张量从`int64`转换为`float64`有以下三种常用方法,核心是使用`dtype`参数指定目标数据类型: #### 方法1:使用`torch.tensor()`构造函数(推荐) ```python import torch # 原始int64张量 int_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.int64) # 转换为float64 float_tensor = torch.tensor(int_tensor, dtype=torch.float64) print(f"原始类型: {int_tensor.dtype}") # torch.int64 print(f"转换后类型: {float_tensor.dtype}") # torch.float64 ``` > 原理:创建新张量时显式指定数据类型[^1] #### 方法2:使用`.to()`方法(内存高效) ```python # 直接转换现有张量 float_tensor = int_tensor.to(dtype=torch.float64) # 验证结果 print(f"转换后类型: {float_tensor.dtype}") # torch.float64 print(f"值是否相同: {torch.equal(float_tensor, int_tensor.float())}") # True ``` > 优势:避免创建副本,节省内存[^1] #### 方法3:使用`.double()`快捷方法 ```python # float64的别名就是double float_tensor = int_tensor.double() print(f"转换后类型: {float_tensor.dtype}") # torch.float64 ``` > 注意:`torch.float64` 等价于 `torch.double` #### 类型转换对照表 | 原始类型 | 目标类型 | 转换方法 | |----------|----------|----------| | `torch.int64` | `torch.float32` | `.float()` | | `torch.int64` | `torch.float64` | `.double()` | | `torch.float32` | `torch.float64` | `.to(dtype=torch.float64)` | | `torch.float64` | `torch.int64` | `.to(dtype=torch.int64)` | ```mermaid graph LR A[原始张量 torch.int64] --> B{转换方法} B --> C[torch.tensor dtype=float64] B --> D[.to dtype=float64] B --> E[.double] C --> F[新float64张量] D --> F E --> F ``` > **重要提示**: > 1. 转换时可能丢失精度:大整数转浮点数可能导致舍入误差 > 2. 验证转换结果:使用`.dtype`属性检查数据类型 > 3. 内存差异:`float64`占8字节,是`float32`的两倍,非必要勿用[^1]
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