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