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PyTorch何时自动转换张量数据类型？

PyTorch在以下情况下会自动转换张量数据类型：

  1. 当进行张量运算时，如果操作涉及到不同数据类型的张量，PyTorch会自动将数据类型转换为更高精度的类型。例如，当一个张量是浮点型而另一个是整型时，PyTorch会将整型张量转换为浮点型张量，以保证运算的准确性。
  2. 当使用不同设备进行张量操作时，例如在CPU和GPU之间进行数据传输时，PyTorch会自动进行数据类型转换以适应目标设备的要求。
  3. 当使用一些特定的函数或方法时，PyTorch会根据函数的要求自动转换数据类型。例如，使用torch.tensor.item()方法获取张量的标量值时，PyTorch会将张量转换为Python标量类型。

需要注意的是，PyTorch的自动数据类型转换是为了提高计算的准确性和效率，但有时也可能导致数据丢失或精度降低。因此，在特定情况下，我们可能需要手动指定数据类型或进行显式的类型转换。

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我首先会谈谈你们知道且喜爱的张量数据类型，并详细讨论这种数据类型究竟能提供什么，这能让我们更好地理解其内部真正的实现方式。 如果你是一位 PyTorch 高级用户，你可能已经熟悉其中大部分材料了。...dtype（数据类型）：描述了张量中每个元素实际存储的数据的类型，比如可以是浮点数、整型数或量化的整型数。 如果你想为 PyTorch 张量添加一种扩展，你应该思考你想要扩展这些参数中的哪几种。...你何时应该编写张量 wrapper，而不是扩展 PyTorch 本身？关键的指标是你是否需要将这个张量传递通过 autograd（自动梯度）反向通过过程。...比如稀疏张量可将其索引和值存储在这个后缀中。 自动梯度（autograd） 我已经说明了张量，但如果 PyTorch 仅有这点把戏，这就只不过是 Numpy 的克隆罢了。...PyTorch 的显著特性是其在最初发布时就已提供对张量的自动微分（现在我们还有 TorchScript 等炫酷功能，但那时候就只有这个！） 自动微分是做啥？这是负责运行神经网络的机制： ?

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