PyTorch何时自动转换张量数据类型?为什么它有时会自动执行,而有时会抛出和出错?但这会抛出一个错误: a = torch.ones(2, dtype=torch.float) c = torch.matmul(a,b)
RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Long for argument #2 'tensor' 我很困惑,因
我在ubuntu14.04中安装了numpy,但是使用matmul的示例代码显示了错误。sudo apt-get install python3-numpy
Python 3.4.3 (default, Oct 14 2015, 20:28:29) Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
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例如:b = np.random.randint(0,128, size=[2000,2000]).astype(np.int8)
# c returns values between -128 and 127是否有算法或Numpy技巧允许我限制这些操作,而不是让它们溢出?我仔细阅读了Numpy文档,并询问了我在CS部
我认为当涉及到矩阵-向量乘法时,@运算符与函数np.dot和np.matmul都是3个等价的。当矩阵是np.ndarray时,它们给出相同的结果。import numpy as np
a = np.arange(2)Out[11]: array([1., 1.])np.matmul(M, a)
Out[13]: array([1., 1.])ScaledLinearOperator with dtype=flo