海淀区社区建设网站,网站建设亇金手指下拉排名罒,百度天眼查公司,江西百度推广开户多少钱当我们数据集的标签为True/False的boolean型时#xff0c;我们可以直接使用FloatTensor传入该标签。返回的数据为tensor([0.])或者tensor([1.])#xff0c;这十分有利于二分类任务的预测标签对错判断。 这个用法是基于Python的布尔类型与整数之间的隐式类型转换。在Python中我们可以直接使用FloatTensor传入该标签。返回的数据为tensor([0.])或者tensor([1.])这十分有利于二分类任务的预测标签对错判断。 这个用法是基于Python的布尔类型与整数之间的隐式类型转换。在Python中True 被视为整数 1而 False 被视为整数 0。当你将boolean值传递给 torch.FloatTensor() 时PyTorch会自动将 True 转换为浮点数 1.0而 False 转换为浮点数 0.0。
以下是一个示例 在这个例子中tensor_true 和 tensor_false 都是浮点数张量因torch.FloatTensor() 默认创建浮点数张量。在实际应用中这种类型转换可以方便地处理布尔值特别是在涉及到数学运算的情况下。
