pytorch常用数据类型所占字节数对照表一览

在PyTorch中，常用的数据类型包括FloatTensor、DoubleTensor、HalfTensor、ByteTensor、CharTensor、ShortTensor、IntTensor和LongTensor。这些数据类型在内存中占用的字节数不同，因此在使用时需要注意。下面是PyTorch常用数据类型所占字节数对照表一览：

数据类型	占用字节数
FloatTensor	4
DoubleTensor	8
HalfTensor	2
ByteTensor	1
CharTensor	1
ShortTensor	2
IntTensor	4
LongTensor	8

以下是两个示例，展示如何在PyTorch中使用不同的数据类型：

示例一：使用FloatTensor和DoubleTensor

import torch

# Define FloatTensor
x = torch.FloatTensor([1.0, 2.0, 3.0])

# Define DoubleTensor
y = torch.DoubleTensor([1.0, 2.0, 3.0])

# Print size and element size of FloatTensor
print(x.size())
print(x.element_size())

# Print size and element size of DoubleTensor
print(y.size())
print(y.element_size())

在这个示例中，我们首先定义了一个FloatTensorx和一个DoubleTensory。然后，我们打印了FloatTensorx的大小和元素大小，以及DoubleTensory的大小和元素大小。

示例二：使用ByteTensor和LongTensor

import torch

# Define ByteTensor
x = torch.ByteTensor([1, 2, 3])

# Define LongTensor
y = torch.LongTensor([1, 2, 3])

# Print size and element size of ByteTensor
print(x.size())
print(x.element_size())

# Print size and element size of LongTensor
print(y.size())
print(y.element_size())

在这个示例中，我们首先定义了一个ByteTensorx和一个LongTensory。然后，我们打印了ByteTensorx的大小和元素大小，以及LongTensory的大小和元素大小。

总结

在本文中，我们详细讲解了PyTorch中常用的数据类型所占字节数对照表一览，并提供了两个示例说明。使用不同的数据类型可以在一定程度上节省内存空间，而示例说明可以帮助我们好地理解如何在PyTorch中使用不同的数据类型。