PyTorch torch.result_type Funktion
PyTorch torch Referenzhandbuch
torch.result_typeist eine Funktion in PyTorch, mit der der Ergebnistyp einer Operation bestimmt wird. Sie akzeptiert Tensoren oder Skalare als Eingabe und gibt den Datentyp zurück, der nach Ausführung der betreffenden Operation verwendet werden sollte.
Funktionsdefinition
torch.result_type(tensor, scalar)
Parameterbeschreibung
tensor: Eingabe-Tensor oder Datentypscalar: Skalarwert oder ein anderer Tensor
Anwendungsbeispiel
Beispiel
import torch
# Tensoren unterschiedlicher Typen erstellen
a = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
b = torch.tensor([4, 5, 6], dtype=torch.float64)
# Den Ergebnistyp abrufen
result_dtype = torch.result_type(a, b)
print("Ergebnistyp von float32 und float64:", result_dtype)
# Einen Skalar verwenden
c = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
result_dtype2 = torch.result_type(c, 1.5)
print("Ergebnistyp von int32 und 1.5:", result_dtype2)
# Tensoren unterschiedlicher Typen erstellen
a = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
b = torch.tensor([4, 5, 6], dtype=torch.float64)
# Den Ergebnistyp abrufen
result_dtype = torch.result_type(a, b)
print("Ergebnistyp von float32 und float64:", result_dtype)
# Einen Skalar verwenden
c = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
result_dtype2 = torch.result_type(c, 1.5)
print("Ergebnistyp von int32 und 1.5:", result_dtype2)
Das Ausgabeergebnis ist:
float32 和 float64 的结果类型: torch.float64 int32 和 1.5 的结果类型: torch.float32
Andere Erweiterungen