Pytorch和Numpy的默认类型

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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 人工智能
于 2021-12-13 21:31:56 首次发布
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1、对于整形数据部分的默认类型区别

  • pytorch创建的整数tensor是torch.int64类型, 64位类型

  •  Numpy创建的整数ndarrays是np.int32， 32位类型  

 

2、对于浮点数据部分的默认类型区别

  • pytorch创建的默认浮点类型是torch.float32, 32位类型       
  • Numpy创建的默认浮点类型是np.float64， 64位类型

                 

  

【AI】PyTorch入门（八）：从NumPy到PyTorch学习训练过程
郭老二
09-13 427
这里是torch.autograd.Function继承，下面有示例演示从torch.nn.Module继承，并在最后详解两者的区别在这个示例中，我们将模型定义为代替：y = a + bx + cx ^ 2 + dx ^ 3，其中：P[3](x) = 1/2 (5x ^ 3 - 3x)是三次的勒让德多项式。# 定义三次的勒让德多项式# 从torch.autograd.Function继承，实现子类化# @staticmethod设置函数属性为 静态方法"""
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02-17 1031
numpy概述 NumPy是Python中科学计算的基础包。 它是⼀个Python库 提供多维数组对象，各种派⽣对象（如掩码数组和矩阵 提供对数据/数组各种操作 数据类型 numpy的数据类型和c语⾔中的数据类型实现并不⼀样 可以理解对基础数据类型的优化和升级 ⼀切为了快速处理⼤型/⼤量数据为宗旨 基础数据类型 bool_: 布尔值，⽤⼀个字节存储 int_： 默认整型，通常是int64...
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Is there any clean way of setting numpy to use float32 values instead of float64 globally?解决方案Not that I am aware of. You either need to specify the dtype explicitly when you call the constructor for ...
注意！pytorch与numpy默认的整数类型一样，但默认的浮点类型不一样
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04-10 292
在调试用pytorch和numpy写的深度学习代码时，要注意pytorch与numpy默认的浮点类型不一样： # pytorch与numpy默认的整数类型一样 a = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) print(a.dtype) # 查看张量数据类型 b = torch.tensor(np.array([1, 2, 3, 4])) print(b.dtype) # pytorch与numpy默认的浮点类型不一样 a = torch.tensor([1., 2., 3., 4.])
NumPy 数据类型
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11-05 1781
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【小贪】深度学习常用Pytorch, Numpy对比及常用语法
打瞌睡_的博客
07-09 1041
Torch的tensor可以在GPU上加速运算，Numpy的ndarray只能在CPU上加速运算。numpy API导包与相互转化。
Python库[Pytorch,Numpy,]
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PyTorch介绍与安装安装使用 介绍与安装 PyTorch: Python的一个深度学习框架，不多介绍 安装 cpu: pip install pytorch gpu: pip3 install torch==1.4.0+cu100 torchvision==0.5.0+cu100 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 参考链接 使用 当然在 .py / .ipynb 使用 # 导入 import torch typ
Pytorch和Numpy中默认数据类型的区别
二次元代码屋
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### 降低PyTorch环境中NumPy版本的方法 当遇到 NumPy 和 PyTorch 版本不兼容的情况时，可以通过调整 NumPy 的版本来解决问题。以下是具体的处理方法： #### 方法一：卸载并重装指定版本的 NumPy 如果当前环境中的 NumPy 版本过高或者过低导致与 PyTorch 不兼容，则可以先卸载现有版本的 NumPy 并安装一个合适的版本。 ```bash pip uninstall numpy -y pip install numpy==1.24.3 ``` 上述命令会卸载现有的 NumPy，并安装 `1.24.3` 版本[^3]。此版本通常能够很好地支持较新的 PyTorch 版本（如 PyTorch 2.1.0）。需要注意的是，在某些情况下可能需要根据实际需求选择不同的稳定版本号。 #### 方法二：通过虚拟环境隔离依赖冲突 为了避免全局 Python 环境受到影响，建议创建一个新的虚拟环境专门用于运行特定配置下的项目。这样即使更改了 NumPy 或者其他库的版本也不会干扰到系统的默认设置或其他项目的正常工作流程。 创建和激活虚拟环境的操作如下所示： ```bash python -m venv my_pytorch_env source my_pytorch_env/bin/activate # Linux/MacOS my_pytorch_env\Scripts\activate # Windows ``` 接着按照前述方式重新安装所需的软件包组合即可完成整个过程。 #### 方法三：修改代码适应高版本NumPy特性变化 对于部分场景下无法顺利降版成功的情形，比如因属性定义差异引发错误(`module 'numpy' has no attribute 'int'`)等问题时，除了尝试更换更低级别的库之外还可以考虑直接修正源码逻辑使之符合最新标准的要求——即将所有涉及旧型别名称的地方替换为其更新后的形式，例如把所有的 `numpy.int` 改写成 `numpy.int_` 来规避此类异常状况的发生[^4]。 --- ### 注意事项 - **确认目标版本**: 在操作前应查阅官方文档或社区讨论帖明确所使用的框架期望配合的具体数值范围。 - **备份重要数据**: 执行任何大规模改动之前记得做好相应文件夹内的资料保存以防万一出现问题难以恢复原状。 - **测试新环境稳定性**: 完成升级或回退动作之后务必进行全面的功能验证确保一切运转良好无误后再投入正式应用当中去。
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