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Pytorch实用教程：torch.from_numpy(X_train)和torch.from_numpy(X_train).float()的区别

news 2026/2/7 17:39:37

在PyTorch中，torch.from_numpy()函数和.float()方法被用来从NumPy数组创建张量，并可能改变张量的数据类型。两者之间的区别主要体现在数据类型的转换上：

torch.from_numpy(X_train)：这行代码将NumPy数组X_train转换为一个PyTorch张量，保留了原始NumPy数组的数据类型。
如果X_train是一个64位浮点数组（即dtype=np.float64），则转换后的PyTorch张量也将具有相同的数据类型torch.float64。
同样，如果原始NumPy数组是整数类型（比如np.int32），转换后的张量也会保持这个数据类型（比如torch.int32）。
torch.from_numpy(X_train).float()：这行代码首先将NumPy数组X_train转换为一个PyTorch张量，然后通过.float()方法将张量的数据类型转换为torch.float32。
不管原始NumPy数组的数据类型是什么，应用.float()之后，得到的PyTorch张量都将是单精度浮点数类型。

简单来说，不加.float()的版本保留了NumPy数组的原始数据类型，而加上.float()的版本将数据类型统一转换为了torch.float32。

这个转换在深度学习中很常见，因为大多数神经网络操作都使用单精度浮点数进行计算，这样既可以节省内存空间，也可以加快计算速度，尤其是在GPU上执行时。

Pytorch实用教程：torch.from_numpy(X_train)和torch.from_numpy(X_train).float()的区别

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编程日记 2024/4/5 22:38:41

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编程日记 2024/4/5 22:37:40

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编程日记 2024/4/5 22:34:37

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前言该篇文章主要总结的是自己平时工作中使用频率比较高的Xml文档操作的一些常用方法和收集网上写的比较好的一些通用Xml文档操作的方法（主要包括Xml序列化和反序列化，Xml文件读取，Xml文档节点内容增删改的一些通过方法）。当然可…...

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编程日记 2024/4/5 22:24:25

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编程日记 2024/4/5 22:22:23

android 扫描二维码

1.在你的build.gradle文件中添加Mobile Vision库的依赖： dependencies {implementation com.google.android.gms:play-services-vision:20.1.0 } 2.创建一个新的Activity来处理扫描过程。 import android.Manifest; import android.content.pm.PackageManager; i…...

编程日记 2024/4/5 22:20:22

[flink 实时流基础] 输出算子（Sink）

学习笔记 Flink作为数据处理框架，最终还是要把计算处理的结果写入外部存储，为外部应用提供支持。文章目录 **连接到外部系统****输出到文件**输出到 Kafka输出到 mysql自定义 sink 连接到外部系统 Flink的DataStream API专门提供了向外部写入数据的方…...

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51单片机一台能够运行的计算机需要CPU做运算和控制，RAM做数据存储，ROM做程序存储，还有输入/输出设备（串行口、并行输出口等），这些被分为若干块芯片，安装在主板（印刷线路板&#xf…...

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第五篇：3.4 用户归因和受众（User attribution and audience) - IAB/MRC及《增强现实广告效果测量指南1.0》

翻译计划第一篇概述—IAB与MRC及《增强现实广告效果测量指南》之目录、适用范围及术语第二篇广告效果测量定义和其他矩阵之- 3.1 广告印象（AD Impression）第三篇广告效果测量定义和其他矩阵之- 3.2 可见性 （Viewability）第四篇广…...

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编程日记 2024/4/5 22:01:03

2024-04-04 问AI: 在深度学习中，微调是什么？

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编程日记 2024/4/5 22:00:02

突破不可导策略的训练难题：零阶优化与强化学习的深度嵌合

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多模态大语言模型arxiv论文略读（108）

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编程新知 2025/11/19 6:04:18