Тип float64

Тип данных float64 (также известный как double) представляет 64-битные числа с плавающей точкой двойной точности в PyTorch. Этот тип обеспечивает высокую точность вычислений и широкий диапазон представления чисел. Он занимает 8 байт памяти и рекомендуется для научных расчётов, где важна точность.

Синтаксис

torch.float64
torch.double
torch.tensor(..., dtype=torch.float64)
t.to(torch.float64)

Пример

Давайте создадим тензор с типом float64 и выведем его тип:

import torch

t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5], dtype=torch.float64)
print(t.dtype)

Результат выполнения кода:

torch.float64

Пример

Преобразуем существующий тензор в тип float64 с помощью метода to:

import torch

t = torch.tensor([1, 2, 3])
print("Исходный тип:", t.dtype)

t = t.to(torch.float64)
print("Новый тип:", t.dtype)

Результат выполнения кода:

Исходный тип: torch.int64
Новый тип: torch.float64

Пример

Создадим тензор с числами с плавающей точкой и укажем тип float64:

import torch

t = torch.tensor([1.5, 2.7, 3.14, 4.99], dtype=torch.float64)
print(t)
print("Размер элемента:", t.element_size(), "байт")

Результат выполнения кода:

tensor([1.5000, 2.7000, 3.1400, 4.9900], dtype=torch.float64)
Размер элемента: 8 байт

Пример

Покажем разницу в точности между float32 и float64 при выполнении вычислений с большими числами:

import torch

torch.manual_seed(0)

t1 = torch.tensor(1e8, dtype=torch.float32)
t2 = torch.tensor(1e8, dtype=torch.float64)

res1 = t1 + 0.0001
res2 = t2 + 0.0001

print("float32:", res1)
print("float64:", res2)

Результат выполнения кода:

float32: tensor(100000000.0000)
float64: tensor(100000000.0001, dtype=torch.float64)

Как видно, тип float64 сохранил добавленную малую величину, в то время как float32 потерял её из-за ограниченной точности.

Смотрите также

тип float32,
который представляет 32-битные числа с плавающей точкой
тип float16,
который представляет 16-битные числа с плавающей точкой
функцию set_default_dtype,
которая устанавливает глобальный тип по умолчанию
функцию promote_types,
которая возвращает тип, полученный в результате повышения типов