PyTorch torch.dtype Funktion
PyTorch torch Referenzhandbuch
torch.dtypeEs ist ein Objekt in PyTorch, das verwendet wird, um den Datentyp eines Tensors darzustellen, keine Funktion. Es wird verwendet, um den Datentyp eines Tensors abzurufen oder festzulegen.
Datentypbeschreibung
torch.float32 - 32位浮点数 torch.float64 - 64位浮点数（双精度） torch.float16 - 16位浮点数（半精度） torch.bfloat16 - 16位浮点数（Brain Float） torch.complex32 - 32位复数 torch.complex64 - 64位复数 torch.complex128 - 128位复数 torch.int8 - 8位整数 torch.int16 - 16位整数 torch.int32 - 32位整数 torch.int64 - 64位整数 torch.bool - 布尔类型 torch.uint8 - 无符号8位整数
Anwendungsbeispiele
Beispiel
import torch
# Tensoren mit unterschiedlichen Datentypen erstellen
x1 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
x2 = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
x3 = torch.tensor([True, False, True], dtype=torch.bool)
# Datentyp eines Tensors abrufen
print("x1 dtype:", x1.dtype)
print("x2 dtype:", x2.dtype)
print("x3 dtype:", x3.dtype)
# Tensoren mit unterschiedlichen Datentypen erstellen
x1 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
x2 = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
x3 = torch.tensor([True, False, True], dtype=torch.bool)
# Datentyp eines Tensors abrufen
print("x1 dtype:", x1.dtype)
print("x2 dtype:", x2.dtype)
print("x3 dtype:", x3.dtype)
Andere Erweiterungen