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pytorch張量數據類型有哪些

小樊
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2024-12-25 20:50:26
欄目: 深度學習

PyTorch中的張量(Tensor)數據類型主要包括以下幾種:

  1. torch.float32(默認類型):32位浮點數類型,表示范圍為[-1, 1]。
  2. torch.float64:64位浮點數類型,表示范圍為[-1, 1],精度更高,但計算量相對較大。
  3. torch.int8:8位有符號整數類型,表示范圍為[-128, 127]。
  4. torch.int16:16位有符號整數類型,表示范圍為[-32, 31]。
  5. torch.int32:32位有符號整數類型,表示范圍為[-2^31, 2^31-1]。
  6. torch.int64:64位有符號整數類型,表示范圍為[-2^63, 2^63-1]。
  7. torch.uint8:8位無符號整數類型,表示范圍為[0, 255]。
  8. torch.bool:布爾類型,表示True或False。

這些數據類型可以通過torch.Tensor類的dtype屬性進行設置和查詢。例如,要創建一個32位浮點數的張量,可以使用以下代碼:

import torch

x = torch.Tensor([1.0, 2.0, 3.0], dtype=torch.float32)
print(x)

此外,PyTorch還支持自定義數據類型,通過繼承torch.Tensor類并重寫__new__方法來實現。

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