Pycharm(二十)张量的运算与操作

一、张量的数据类型转换

1.演示data.type(trch.DoubleTensor)

python 复制代码
#1.创建张量对象  [6 6 6;6 6 6]
data=torch.full([2,3],6)
print(data.dtype)#默认为torch.int64(LongTensor)
#2.转化为double类型
data=data.type(torch.DoubleTensor)
print(data.dtype)
#3.转换成int类型
data=data.type(torch.IntTensor)
print(data.dtype)
#4.转换成Long类型
data=data.type(torch.LongTensor)
print(data)
print(data.dtype)
#5.转换成float类型
data=data.type(torch.FloatTensor)
print(data)
print(data.dtype)

运行结果:

2.演示data.double()

python 复制代码
#1.转化为double类型
data1=data.double()
print(data1.dtype)
data2=data.float()
print(data2.dtype)
print(data2.type())
data3=data.short()
print(data3.dtype)

运行结果:

二、张量的类型转换

使用 Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray 数组,但是共享内存,可以使用 copy 函数避免共享 。

相关推荐
攻城狮7号3 分钟前
谷歌CEO皮查伊眼中的“下一代平台“与未来图景
人工智能·深度学习·ai·谷歌
抽风的雨6107 分钟前
【python深度学习】Day43 复习日
人工智能·python·深度学习
数据智能老司机21 分钟前
因果人工智能——因果关系与深度学习的连接
深度学习·llm
百老2 小时前
基于遥感图像深度学习的海洋测深
人工智能·深度学习
数据智能老司机2 小时前
因果人工智能——构建因果图模型
深度学习·数学·llm
黑客笔记2 小时前
安全态势感知中的告警误报思考
大数据·深度学习·神经网络·web安全
瑶光守护者3 小时前
【深度学习】自编码器:数据压缩与特征学习的神经网络引擎
人工智能·深度学习·神经网络·学习·机器学习·强化学习
waterHBO3 小时前
清理 pycharm 无效解释器
ide·python·pycharm
小猪猪_13 小时前
神经网络与深度学习(第一章)
人工智能·深度学习·神经网络
小猪猪_13 小时前
深度学习和神经网络 卷积神经网络CNN
深度学习·神经网络·cnn