如何将torch int64转换为torch LongTensor？ - 腾讯云开发者社区

list转torch tensor在深度学习中，我们经常需要处理各种类型的数据，并将其转换为适合机器学习算法的张量（tensor）格式。...本文将介绍如何将Python中的列表（list）转换为Torch张量。1. 导入所需的库首先，我们需要导入所需的库。确保你已经安装了Torch。...转换为Torch张量我们可以使用torch.tensor()函数将列表转换为Torch张量。...请看下面的代码：pythonCopy codemy_tensor = torch.tensor(my_list)现在，我们将列表my_list转换为了一个Torch张量my_tensor...结论通过使用torch.tensor()函数，我们可以将Python中的列表快速转换为Torch张量。这个便捷的功能使我们能够更轻松地将数据准备好，以便在深度学习算法中使用。

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numpy转torch.tensor_tensorflow numpy

要对tensor进行操作，需要先启动一个Session,否则，我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作，所以如果将它转化为n...

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PyTorch入门视频笔记-从数组、列表对象中创建Tensor

(tensor_list_b, torch.Tensor) , tensor_list_b.type()) True torch.LongTensor # 方式三：使用torch.as_tensor...Tensor 方式的差异：只有 torch.Tensor 是类，其余的三种方式都是函数； torch.Tensor、torch.tensor 和 torch.as_tensor 三种方式可以将数组和列表转换为...Tensor，但是 torch.from_numpy 只能将数组转换为 Tensor（为 torch.from_numpy 函数传入列表，程序会报错）；从程序的输出结果可以看出，四种方式最终都将数组或列表转换为...； >>> import torch >>> import numpy as np >>> array = np.array([1, 2, 3]) >>> print(array) int64 # 获取当前全局环境的数据类型...int64，因此使用 torch.tensor 函数创建的 Tensor 的数据类型为 torch.LongTensor。」

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torch.nn.ConvTranspose2d 转置卷积

函数原型：torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride...卷积核之间的采样距离（即空洞卷积）padding_mode(str)：padding的类型另外，对于可以传入tuple的参数，tuple[0]是在height维度上，tuple[1]是在width维度上转置卷积的输出如下

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PyTorch(总)---PyTorch遇到令人迷人的BUG与记录

因此需要保证target类型为torch.cuda.LongTensor，需要在数据读取的迭代其中把target的类型转换为int64位的：target = target.astype(np.int64...)，这样，输出的target类型为torch.cuda.LongTensor。...（或者在使用前使用Tensor.type(torch.LongTensor)进行转换）。...为了说明pytorch中numpy和toch的转换关系，测试如下：首先输入int32的numpy数组转换为torch，得到的IntTensor类型 ?...如果输入的为int64的numpy，得到LongTensor类型： ? 如果把int32的数组转换为LongTensor，则会出错： ? 如果把int64的数组转换为LongTensor，正常： ?

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pytorch tensor转int_numpy和pytorch

tensor 转换为 numpy 采用 .numpy() 函数即可 a=torch.tensor([1,2,3]) print(a) print(type(a)) print(a.dtype...) b=a.numpy() print(b) print(type(b)) print(b.dtype) 输出： torch.tensor 整数默认为 int64 即 LongTensor 小数默认为...numpy 转换为 tensor 有两种函数一种是 torch.from_numpy() 第二种是 torch.tensor() 其中用这种，还可以转换数据类型 a=np.array([1,2,3...torch.DoubleTensor(2,3) #构建一个2*3 Double类型的张量 torch.float64 torch.HalfTensor (2,3) #构建一个2*3 HalfTenso...(2,3) #构建一个2*3 Short类型的张量 torch.IntTensor(2,3) #构建一个2*3 Int类型的张量 torch.int32 torch.LongTensor(2,3) #构建一个

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如何用pyTorch改造基于Keras的MIT情感理解模型

(0, max_len, out=torch.LongTensor(max_len)).unsqueeze(0) if torch.cuda.is_available():...= torch.LongTensor([torch.max(input_seqs[i, :].data.nonzero()) + 1 for i in range(input_seqs.size()[...# __getitem__ output: (torch.LongTensor, torch.LongTensor) """ def __init__(self...if not isinstance(X_in, torch.LongTensor): X_in = torch.from_numpy(X_in.astype('int64'))....('int64')).long() self.X_in = torch.split(X_in, 1, dim=0) self.y_in = torch.split(y_in

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理解情感：从 Keras 移植到 pyTorch

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Transformers 4.37 中文文档（四十四）

如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这很有用。

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Transformers 4.37 中文文档（四十七）

如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。

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Transformers 4.37 中文文档（四十八）

如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，则这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。

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Transformers 4.37 中文文档（五十四）

如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。

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Pytorch学习之torch基本用法

print('torch.tensor=',x) x=torch.tensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) #列表转张量 print('torch.tensor=',x) x=torch.as_tensor...(l) #列表转张量 print('torch.as_tensor=',x) x=torch.as_tensor(nparray) #numpy数组转张量 print('torch.as_tensor...=',x) x=torch.from_numpy(nparray) #numpy数组转张量 print('torch.as_tensor=',x) x=torch.empty(5,3) #创建空张量，...=None) -> (Tensor, LongTensor) 众数 # torch.norm(input, p, dim, out=None) # Tensor 指定维度p范数 # torch.prod...(input, dim, max=None, max_indices=None) -> (Tensor, LongTensor) 返回指定维度最大值和索引 # torch.log2()，torch.log10

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Pytorch中支持的tensor的数据类型及它们的相互转换

(2,3) #构建一个2*3 Short类型的张量torch.IntTensor(2,3) #构建一个2*3 Int类型的张量torch.LongTensor(2,3) #构建一个2*3 Long类型的张量...(2,3).type()) #构建一个2*3 Short类型的张量print(torch.IntTensor(2,3).type()) #构建一个2*3 Int类型的张量print(torch.LongTensor...使用独立的函数import torchtensor = torch.randn(2, 2)print(tensor.type())# torch.long() 将tensor转换为long类型long_tensor...转换为float类型float_tensor = tensor.float()print(float_tensor.type())# torch.char()将该tensor转换为char类型char_tensor...如果已经是正确的类型，则不会执行且返回原对象，用法如下：t1 = torch.LongTensor(3, 5)print(t1.type())# 转换为其他类型t2=t1.type(torch.FloatTensor

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Transformers 4.37 中文文档（五十八）

如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为关联向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将很有用。

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PyTorch入门笔记-index_select选择函数

； dim(int) - 需要对输入张量进行索引的维度； index(LongTensor) - 包含索引号的 1D 张量； out(Tensor, optional) - 指定输出的张量。...比如执行 torch.zeros(2, 2, out = tensor_a)，相当于执行 tensor_a = torch.zeros(2, 2)；接下来使用 torch.index_select(input...([0])) c[[0]]； index_select 函数虽然简单，但是有几点需要注意： index 参数必须是 1D 长整型张量 (1D-LongTensor)； >>> import torch...>>> index1 = torch.tensor([1, 2]) >>> print(index.type()) torch.LongTensor >>> index2 = torch.tensor...dtype int64 for index >>> # print(torch.index_select(a, dim = 0, index = index3)) IndexError: index_select

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PyTorch入门笔记-创建张量

Tensor 方式的差异：只有 torch.Tensor 是类，其余的三种方式都是函数； torch.Tensor、torch.tensor 和 torch.as_tensor 三种方式可以将数组和列表转换为...Tensor，但是 torch.from_numpy 只能将数组转换为 Tensor（为 torch.from_numpy 函数传入列表，程序会报错）；从程序的输出结果可以看出，四种方式最终都将数组或列表转换为...； >>> import torch >>> import numpy as np >>> array = np.array([1, 2, 3]) >>> print(array) int64 #...，此时 np.array(1, 2, 3) 数组的数据类型为 int64，因此使用 torch.tensor 函数创建的 Tensor 的数据类型为 torch.LongTensor。...通过前面的介绍后这句话非常好理解，因为不管传入 mean 和 std 参数的张量形状如何，只要代码正确，最终都会被转换为相同的形状。

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小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数【pytorch默认的整数是int64】...') a = torch.IntTensor([1,2,3]) b = torch.LongTensor([1,2,3]) c = torch.FloatTensor([1,2,3]) d = torch.DoubleTensor...torch.float64 torch.int64 torch.float32 因此我们可以得到结果： torch.IntTensor对应torch.int32 torch.LongTensor对应...torch.int64,LongTensor常用在深度学习中的标签值，比方说分类任务中的类别标签0，1，2，3等，要求用ing64的数据类型； torch.FloatTensor对应torch.float32...则默认int64，相当于LongTensor；假如输入数据是浮点数，则默认float32，相当于FLoatTensor。

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【小白学PyTorch】9.tensor数据结构与存储结构

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Transformers 4.37 中文文档（三十一）

如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。

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