Php:BCMathbc是BinaryCalculator的缩写。bc*函数的参数都是操作数加上PHP
用法如下： torch.is_tensor(obj) 但是官方建议使用isinstance(obj,Tensor)取代is_tensor函数 is_floating_point:检查输入的数据类型是否是浮点型...torch.is_nonzero(torch.tensor([1, 2, 3])) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in RuntimeError...、get_default_dtype、numel、set_default_tensor_type和set_printoptions set_default_dtype:将默认的浮点类型设置为某个类型，可以是...： >>> import torch >>> torch.tensor([1., 2., 3]).dtype torch.float32 >>> torch.set_default_dtype(torch.float64...) >>> torch.tensor([1., 2., 3]).dtype torch.float64 get_default_dtype:得到当前默认的数据类型，用法如下： torch.get_default_dtype
tf.convert_to_tensor( value, dtype=None, name=None, preferred_dtype=None, dtype_hint=None...注意:当Python列表或标量中不存在浮点数和字符串类型时，此函数与默认Numpy行为不同。将抛出一个错误，而不是静静地转换None值。参数：value:类型具有注册张量转换函数的对象。...在某些情况下，调用者在转换为张量时可能没有考虑到dtype，因此preferred_dtype可以用作软首选项。如果转换为preferred_dtype是不可能的，则此参数没有效果。...dtype_hint:与preferred_dtype含义相同，并覆盖它。返回值： 一个基于值的张量。...可能产生的异常：TypeError: If no conversion function is registered for value to dtype.RuntimeError: If a registered
在使用张量作为索引时，我们常常会遇到“RuntimeError: tensors used as indices must be long or byte tensors”的错误。...如果我们使用了其他类型的张量，如浮点型（Float）、整型（Int）、布尔型（Bool）等，就会触发这个错误。解决方法下面介绍几种解决方法，以帮助您正确处理这个错误。...)方法您还可以使用.to(dtype)方法将索引张量转换为指定的数据类型。...，避免出现“RuntimeError: tensors used as indices must be long or byte tensors”的错误。...当我们需要从一个大的数据集中选择特定的数据进行处理时，经常会使用张量作为索引进行筛选。
首先需要导入numpy模块import numpy as np首先生成一个浮点数组a = np.random.random(4)dtype的用法看看结果信息，左侧是结果信息，右侧是对应的python语句...若改为 a.dtype = 'int16'，则数组长度会再次翻倍，变为（16，）若改为 a.dtype = 'int8'，则数组成都会再次翻倍，变为（32，）如果改为 a.dtype = 'int'...，会发现整数默认的是int32；如果改为 a.dtype = 'float' ，会发现浮点型默认的是float64float型和int型转换很多时候我们用numpy从文本文件读取数据作为numpy的数组...，默认的dtype是float64。...如果直接改dtype='int'的话，就会出错！原因如上，数组长度翻倍了！！！下面的场景假设我们得到了导入的数据。我们的本意是希望它们是整数，但实际上是却是浮点数(float64)?
tensorflow版本：1.15.0，虽然目前tensorflow已经出到2.x版本了，但据说2.x版本的还存在一些bug，就使用目前的1.x版本的了。...1、python基本数据类型 数字型：整型、浮点型、布尔型、复数型。 非数字型：字符串、列表、元组、字典。...，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位 float32 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 float64 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52...这里的i1指代的是int8, 每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码，如下： 字符 对应类型 b 布尔型 i (有符号) 整型 u 无符号整型 integer f 浮点型 c 复数浮点型 m timedelta...这里的device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") cuda类型转换为cpu类型： a.cpu() 这里需要提一句的是
这意味着你的代码不再需要变量封装器。...>>> z.backward() RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn...另一种更安全的方法是使用 x.detach（），它将返回一个与 requires_grad = False 时共享数据的 Tensor，但如果在反向过程中需要 x，那么 autograd 将会就地更改它...这是因为上面表达式的右侧，在先前版本中是一个 Python 浮点型数字，而现在它是一个零维的张量。因此，总损失将会张量及其历史梯度的累加，这可能会需要更多的时间来自动求解梯度值。...使用 torch.set_default_dtype 和 torch.get_default_dtype 来操作浮点张量的默认 dtype。
32浮点型的典型数字是这样的: 第一个比特（bit）是一个符号，接下来的8个比特代表一个指数，最后一个比特代表尾数。...16位浮点数 早期对这种格式的需求并不大，直到2008年才将16位浮点类型添加到IEEE 754标准中。它有一个符号位，5个指数位和10位尾数(分数): 他的转换逻辑与32位浮点数相同，但精度较低。...可以明显看到一些精度的损失，但这个图像看起来仍然像正弦波! 4位浮点类型 现在让我们来看看最“疯狂”的东西——4位浮点值!...逆向转换不需要手动操作bitsandbytes可以帮我们自动完成 x = bf.dequantize_fp4(x_4bit, qstate) print(x) # > tensor([1.000...总结 在本文中，我们测试了16位、8位和4位浮点数的不同方案，创建了一个神经网络，并能够以8位和4位精度运行它。通过将精度从标准浮点数降低到4位浮点数，内存占用减少了8倍，但精度损失最小。
名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）int_默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）intc与 C 的 int 类型一样，一般是 int32...，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位float32单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位float64双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位...----数据类型对象 (dtype)数据类型对象（numpy.dtype 类的实例）用来描述与数组对应的内存区域是如何使用，它描述了数据的以下几个方面：：数据的类型（整数，浮点数或者 Python 对象...student，包含字符串字段 name，整数字段 age，及浮点字段 marks，并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象。...integerf浮点型c复数浮点型mtimedelta（时间间隔）Mdatetime（日期时间）O(Python) 对象S, a(byte-)字符串UUnicodeV原始数据 (void)
因为nan在Numpy中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变。...[1] = pd.NaT s_new >> 0 1 1 dtype: Int64 同理，对于布尔型、字符型一样不会改变原有数据类型,这样就解决了原来动不动就变成object...但其实这里有个小技巧可以一步就实现。...: object 方法很简单，但使用时需要注意一些参数。...: float64 cumsum累加会忽略NA，但值会保留在列中，可以使用skipna=False跳过有缺失值的计算并返回缺失值。
名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）int_默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）intc与 C 的 int 类型一样，一般是 int32...，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位float32单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位float64双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位...数据类型对象 (dtype) 数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用，这依赖如下几个方面： 数据的类型（整数，浮点数或者 Python 对象）数据的大小（例如， 整数使用多少个字节存储）...age']) 输出结果为： [10 20 30] 下面的示例定义一个结构化数据类型 student，包含字符串字段 name，整数字段 age，及浮点字段 marks，并将这个 dtype 应用到...(有符号) 整型u无符号整型 integerf浮点型c复数浮点型mtimedelta（时间间隔）Mdatetime（日期时间）O(Python) 对象S, a(byte-)字符串UUnicodeV原始数据
译者：冯宝宝 可以通过torch.finfo 或 torch.iinfo访问torch.dtype的数字属性。...torch.finfo class torch.finfo torch.finfo 是一个用来表示浮点torch.dtype的数字属性的对象（即torch.float32，torch.float64和torch.float16...torch.finfo 提供以下属性: 名称类型描述bits整型 int数据类型占用的位数eps浮点型float可表示的最小数字，使得1.0 + eps！...= 1.0max浮点型float可表示的最大数字tiny浮点型float可表示的最小正数 注意 在使用pytorch默认dtype创建类（由torch.get_default_dtype（）返回）的情况下
它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度，但如果需要，输出的类型将被强制转换。 overwrite_inputbool，可选 如果为 True，则允许对中间计算修改输入数组a，以节省内存。...它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度，但如果需要，输出的类型（输出）将被转换。 overwrite_inputbool，可选 如果为 True，则允许对中间计算修改输入数组a，以节省内存。...它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度，但如果需要，输出的类型将会转换。 overwrite_input布尔值，可选参数 如果为 True，则允许修改中间计算的输入数组a，以节省内存。...dtype数据类型，可选 用于计算方差的类型。对于整数型数组，默认值为float64；对于浮点类型数组，它与数组类型相同。 out ndarray，可选 替代输出数组，其中放置结果。...默认值为None；如果提供，它必须具有与预期输出相同的形状，但如果需要，类型将被转换。有关更多详细信息，请参见输出类型确定。
a = torch.randn([3, 4, 3, 3]) print(a.t()) 此时输出会报错 RuntimeError: t() expects a tensor with <= 2 dimensions...在使用时需要给d1 d2赋值，以给出调换的位置。...=torch.uint8) tensor(1, dtype=torch.uint8) 返回0说明数据不一致，返回1说明数据一致。...由此看出b虽然各数据维度与a相同，但已造成了数据污染，而c没有数据污染。...如原[b,c,h,w]想要变成[b,h,w,c]，只要输入.permute(0, 2, 3, 1)即可实现，而.transpose需要重复两两调换好几次。
return False return True # 否则是浮点数 # 查找连续型变量是否有字符串情况存在 def find_str_innum...(data): ''' 通过检查传入数据集中object类型的变量，统计字符串str_sum数量 以及 浮点数/整数 int_num数量 :param data: 传入需要检查的数据集...该列表包含了一系列文本型变量的名称，例如'sex'、'employ'等。 list_train_str_needtrf: 创建一个包含文本/离散、需要独热编码的数据类型的列表。...=self.dtype).tocsr() # out = out[:,1:] # 这里为one_hot,如果要转换成哑变量需要将状态进行k-1删除，防止虚拟陷阱！...然后，清理了不需要入模的变量，以提高模型效率和准确性。接着，删除了文本型变量中存在缺失值的行，修复了变量的类型，确保每个变量都具有正确的数据类型。
1数据类型 NumPy支持很多不同的数据类型，从整数型(int)到浮点型(float)，再到复数型，应有尽有。...我们分别建立了三个NumPy数组，a是整数型；b由于带了小数就是浮点型，其实这里有个小技巧：如果你想保证运算的精度，尤其是带除法的时候，我们尽量用小数赋值变量。...c我们直接申明了dtype=complex，不出意外，它就是复数型。最后我们通过打印查看这三个变量的数据类型： ? 由于NumPy数组的数据类型有特别多，我们直接给出一个表格供大家查阅： ?...2数组属性 在我们知道了NumPy数据类型后，我们还需要知道它的更多属性来全面了解这个数组。其实，数据类型，dtype，就是一种属性。...我们用第一种方法，创建了数据类型为浮点型(float)的数组e;然后通过第二种方法，分别创建了元素都是0和1的两个数组。注意到我们可以通过dtype，以及shape等来控制数组属性。
这个NumPy快速入门系列分为四篇，包含了NumPy大部分基础知识，每篇阅读时间不长，但内容含量高。大家最好亲自码一遍代码，这样可以更有收获。...维度 ndim 形状 shape 实部和虚部 real image NumPy支持很多不同的数据类型，从整数型(int)到浮点型(float)，再到复数型，应有尽有。...： 我们分别建立了三个NumPy数组，a是整数型；b是浮点型；c是复数型。...我们知道b是一个2*2的浮点型数组，因为它的维度是2,形状就是行数乘以列数(2,2)；元素个数是4。对于c这个复数数组，我们调用了实部(real)和虚部(imag)这个两个属性。...=float) f = np.zeros((3,2),dtype=int) g = np.ones((1,3)) print (e) print (f) print (g) 讲解： 我们用第一种方法，创建了数据类型为浮点型
tf.lin_space (start, stop, num, name=None) 注意： start 和 stop 参数都必须是 浮点型； 取值范围也包括了 stop；...tf.random_uniform (shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) 在输出 浮点型定域随机值...() as sess: print sess.run(t_1) print print sess.run(t_2) # np.random.uniform，输出 浮点型定域随机值...2.13535225 6.17888272] [ 1.13832828 2.10978447 0.41073584 5.94850748 6.9064396 ]] # random_uniform，输出 浮点型定域随机值...**单值** 9.2136666451 # tf.random_uniform，输出 浮点型定域随机值 数组 [[ 8.30479622 3.55791092 4.70838642 5.91044331
处理机制的权衡 常见的处理丢失数据的方法有两种： 使用掩码全局的指明丢失了哪些数据 使用哨兵值直接替换丢失的值 上述都两种方法各有弊利，使用掩码需要提供一个格外的布尔值数组，占用更多的空间；使用哨兵则在计算时需要更多的时间...NaN 代替丢失值 另外一中哨兵是使用NaN，它时一种特殊的浮点型数据，可以被所有的系统识别。...([1, np.nan, 3, 4]) 不管什么操作，只要有NaN，结果都为NaN： 1 + np.nan # nan 0 * np.nan # nan 这也就意味着所有的聚合操作都能进行，但结果都是...，当遇到NA值时Pandas会自动转型，例如下面的例子，integer会转型为浮点型: x = pd.Series(range(2), dtype=int) x[0] = None 针对Null值的操作...image.png 如果需要进一步的控制，可以通过thresh来指定最少保留多少个非NA值。
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