如何在 PyTorch 中获取张量的数据类型？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

PyTorch 张量是同质的，即张量的所有元素都具有相同的数据类型。我们可以使用张量的“.dtype”属性访问张量的数据类型。它返回张量的数据类型。

脚步

  • 导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是torch。确保您已经安装了它。

  • 创建一个张量并打印它。

  • 计算T.dtype。这里 T 是我们想要获取数据类型的张量。

  • 打印张量的数据类型。

示例 1

以下 Python 程序展示了如何获取张量的数据类型。

# Import the library
import torch
# Create a tensor of random numbers of size 3x4
T = torch.randn(3,4)
print("Original Tensor T:\n", T)
# Get the data type of above tensor
data_type = T.dtype
# Print the data type of the tensor
print("Data type of tensor T:\n", data_type)
输出结果
Original Tensor T:
tensor([[ 2.1768, -0.1328, 0.8155, -0.7967],
         [ 0.1194, 1.0465, 0.0779, 0.9103],
         [-0.1809, 1.8085, 0.8393, -0.2463]])
Data type of tensor T:
torch.float32

示例 2

# Python program to get data type of a tensor
# Import the library
import torch
# Create a tensor of random numbers of size 3x4
T = torch.Tensor([1,2,3,4])
print("Original Tensor T:\n", T)
# Get the data type of above tensor
data_type = T.dtype
# Print the data type of the tensor
print("Data type of tensor T:\n", data_type)
输出结果
Original Tensor T:
   tensor([1., 2., 3., 4.])
Data type of tensor T:
   torch.float32

以上是 如何在 PyTorch 中获取张量的数据类型？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/343732.html

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