pytorch常用數據類型所占字節數對照表一覽

PyTorch上的常用數據類型如下

Data type	dtype	CPU tensor	GPU tensor	Size/bytes
32-bit floating	torch.float32 or torch.float	torch.FloatTensor	torch.cuda.FloatTensor	4
64-bit floating	torch.float64 or torch.double	torch.DoubleTensor	torch.cuda.DoubleTensor	8
16-bit floating	torch.float16or torch.half	torch.HalfTensor	torch.cuda.HalfTensor	–
8-bit integer (unsigned)	torch.uint8	torch.ByteTensor	torch.cuda.ByteTensor	1
8-bit integer (signed)	torch.int8	torch.CharTensor	torch.cuda.CharTensor	–
16-bit integer (signed)	torch.int16or torch.short	torch.ShortTensor	torch.cuda.ShortTensor	2
32-bit integer (signed)	torch.int32 or torch.int	torch.IntTensor	torch.cuda.IntTensor	4
64-bit integer (signed)	torch.int64 or torch.long	torch.LongTensor	torch.cuda.LongTensor	8

以上PyTorch中的數據類型和numpy中的相對應，占用字節大小也是一樣的

補充：pytorch tensor比較大小數據類型要註意

a = torch.tensor([[0, 0], [0, 0]])
print(a>=0.5)

輸出

tensor([[1, 1],

[1, 1]], dtype=torch.uint8)

結果明顯不對, 分析原因是因為, a是long類型, 而0.5是float. 0.5會被轉化為 long, 變為0. 因此結果會出錯, 做出如下修改就可以得到正確答案

a = torch.tensor([[0, 0], [0, 0]]).float()
print(a>=0.5)

以上為個人經驗，希望能給大傢一個參考，也希望大傢多多支持WalkonNet。