将 Pytorch 的张量元素转换为 "float" 类型而不是 "double"
Casting Pytorch's tensor elements the type "float" instead of "double"
我有一个矩阵保存为 numpy 类型，称之为“X_before”（例如，它的形状是 100*30）。
因为我想使用 Pytorch 库将它提供给 AutoEncoder，所以我将它转换为 torch.tensor，如下所示：
X_tensor = torch.from_numpy(X_before, dtype=torch)
然后，我得到以下错误：
expected scalar type Float but found Double
接下来，我尝试将元素做成“float”然后转换它们torch.tensor:
X_before = X_before.astype(float)
X_tensor = torch.from_numpy(X_before)
再次出现同样的错误。
我应该如何解决这个问题？如何将 torch.tensor 对象中的元素类型转换为另一种类型？
提前致谢
最简单的方法：
X_tensor = torch.tensor(X_before, dtype=torch.float32)
您可以在此处查看类型列表：
https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html
您可以更改类型：
X_tensor=X_tensor.type(torch.float64)
（注意float64是double，而float32是标准的float）
我有一个矩阵保存为 numpy 类型，称之为“X_before”（例如，它的形状是 100*30）。
因为我想使用 Pytorch 库将它提供给 AutoEncoder，所以我将它转换为 torch.tensor，如下所示：
X_tensor = torch.from_numpy(X_before, dtype=torch)
然后，我得到以下错误：
expected scalar type Float but found Double
接下来，我尝试将元素做成“float”然后转换它们torch.tensor:
X_before = X_before.astype(float)
X_tensor = torch.from_numpy(X_before)
再次出现同样的错误。 我应该如何解决这个问题？如何将 torch.tensor 对象中的元素类型转换为另一种类型？
提前致谢
最简单的方法：
X_tensor = torch.tensor(X_before, dtype=torch.float32)
您可以在此处查看类型列表： https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html
您可以更改类型：
X_tensor=X_tensor.type(torch.float64)
（注意float64是double，而float32是标准的float）