pytorch tensor值域
在 PyTorch 中，张量（Tensor）是一个多维数组，可以包含整数、浮点数等各种数值类型。张量的值域（取值范围）取决于其数据类型。以下是 PyTorch 常见的数据类型及其取值范围：
torch.float32 或 torch.float：单精度浮点数，取值范围为约±3.4e38。
torch.float64 或 torch.double：双精度浮点数，取值范围为约±1.7e308。
float数值范围torch.int8： 8 位整数，取值范围为 -128 到 127。
torch.uint8： 8 位无符号整数，取值范围为 0 到 255。
torch.int16 或 torch.short： 16 位整数，取值范围为 -32768 到 32767。
torch.int32 或 torch.int： 32 位整数，取值范围为约 -2.1e9 到 2.1e9。
torch.int64 或torch.long：64 位整数，取值范围为约-9.2e18 到 9.2e18。
torch.bool：布尔类型，只能取 True 或 False。
这只是 PyTorch 中一些常见数据类型的取值范围。当你创建一个张量时，你可以指定其数据类型，然后它的取值范围就会根据该数据类型确定。例如：
import torch
# 创建一个 float32 类型的张量
tensor_float32 = sor([1.0,    2.0,    3.0], dtype=torch.float32)
print(tensor_float32)
# 创建一个 int8 类型的张量
tensor_int8 = sor([1, 2, 3], dtype=torch.int8) print(tensor_int8)
请注意，在进行张量运算时，确保选择的数据类型足够满足你的需求，并注意数据类型的取值范围，以防止溢出或精度损失。