如何在 PyTorch 中获取张量的数据类型？

PyTorch张量是同质的，即张量的所有元素都具有相同的数据类型。我们可以使用张量的“.dtype”属性访问张量的数据类型。它返回张量的数据类型。

脚步

导入所需的库。在以下所有Python示例中，所需的Python库是torch。确保您已经安装了它。

创建一个张量并打印它。

计算T.dtype。这里T是我们想要获取数据类型的张量。

打印张量的数据类型。

示例1

以下Python程序展示了如何获取张量的数据类型。

# Import the library import torch # Create a tensor of random numbers of size 3x4 T = torch.randn(3,4) print("Original Tensor T:\n", T) # Get the data type of above tensor data_type = T.dtype # Print the data type of the tensor print("Data type of tensor T:\n", data_type)输出结果Original Tensor T: tensor([[ 2.1768, -0.1328, 0.8155, -0.7967], [ 0.1194, 1.0465, 0.0779, 0.9103], [-0.1809, 1.8085, 0.8393, -0.2463]]) Data type of tensor T: torch.float32

示例2

# Python program to get data type of a tensor # Import the library import torch # Create a tensor of random numbers of size 3x4 T = torch.Tensor([1,2,3,4]) print("Original Tensor T:\n", T) # Get the data type of above tensor data_type = T.dtype # Print the data type of the tensor print("Data type of tensor T:\n", data_type)输出结果Original Tensor T: tensor([1., 2., 3., 4.]) Data type of tensor T: torch.float32