Numpyastype(np.float32)后为何结果仍为float64？
numpy 指定 astype 为 float32，为何结果仍为 float64？
在图像预处理函数中，astype 被指定为 float32，但输出结果的 dtype 却为 float64。这种现象的原因在于后续计算的影响。
在图像预处理过程中，astype(np.float32) 将原始图像数据（通常是 uint8）转换为 float32 格式。然而，后续的 image = (image – mean) / std 计算涉及 mean 和 std 数组，它们都是 float64 类型。
当 float32 和 float64 数组进行运算时，结果将自动提升为 float64。这是因为 float64 具有更高的精度，可以容纳更多的小数位。因此，image 数组的结果 dtype 变成 float64。
为了使 image 数组保持 float32 类型，一种解决方案是将 mean 和 std 数组也转换成 float32。例如：
mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406]).astype(np.float32).reshape((3, 1, 1))std = np.array([0.229, 0.224, 0.225]).astype(np.float32).reshape((3, 1, 1))
通过这种方式，整个计算过程都保持在 float32 精度下，最终 image 数组的 dtype 也将为 float32。
以上就是Numpy astype(np.float32)后为何结果仍为 float64？的详细内容，更多请关注范的资源库其它相关文章！
