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PyTorch上的常用数据类型有哪些

2023-06-20

这篇文章将为大家详细讲解有关PyTorch上的常用数据类型有哪些，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

PyTorch上的常用数据类型如下

Data type dtype CPU tensor GPU tensor Size/bytes
32-bit floating torch.float32 or torch.float torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 4
64-bit floating torch.float64 or torch.double torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 8
16-bit floating torch.float16or torch.half torch.HalfTensor torch.cuda.HalfTensor -
8-bit integer (unsigned) torch.uint8 torch.ByteTensor torch.cuda.ByteTensor 1
8-bit integer (signed) torch.int8 torch.CharTensor torch.cuda.CharTensor -
16-bit integer (signed) torch.int16or torch.short torch.ShortTensor torch.cuda.ShortTensor 2
32-bit integer (signed) torch.int32 or torch.int torch.IntTensor torch.cuda.IntTensor 4
64-bit integer (signed) torch.int64 or torch.long torch.LongTensor torch.cuda.LongTensor 8

以上PyTorch中的数据类型和numpy中的相对应，占用字节大小也是一样的

补充：pytorch tensor比较大小 数据类型要注意

如下

a = torch.tensor([[0, 0], [0, 0]])
print(a>=0.5)

输出

tensor([[1, 1],

[1, 1]], dtype=torch.uint8)

结果明显不对, 分析原因是因为, a是long类型, 而0.5是float. 0.5会被转化为 long, 变为0. 因此结果会出错, 做出如下修改就可以得到正确答案

正确用法：

a = torch.tensor([[0, 0], [0, 0]]).float()
print(a>=0.5)

pytorch的优点

1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单

关于“PyTorch上的常用数据类型有哪些”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

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