mindspore.dtype

class mindspore.dtype

MindSpore的数据类型。

dtype 的实际路径为 /mindspore/common/dtype.py 。运行以下命令导入环境：

from mindspore import dtype as mstype

基础数据类型

MindSpore支持以下基础数据类型：

定义	描述
mindspore.int8 , mindspore.byte	8位整型数
mindspore.int16 , mindspore.short	16位整型数
mindspore.int32 , mindspore.intc	32位整型数
mindspore.int64 , mindspore.intp	64位整型数
mindspore.uint8 , mindspore.ubyte	无符号8位整型数
mindspore.uint16 , mindspore.ushort	无符号16位整型数
mindspore.uint32 , mindspore.uintc	无符号32位整型数
mindspore.uint64 , mindspore.uintp	无符号64位整型数
mindspore.float16 , mindspore.half	16位浮点数
mindspore.float32 , mindspore.single	32位浮点数
mindspore.float64 , mindspore.double	64位浮点数
mindspore.bfloat16	16位脑浮点数
mindspore.complex64	64位复数
mindspore.complex128	128位复数

其他类型

除基础数据类型以外的其他数据类型，请参照以下表格。

类型	描述
Tensor	MindSpore中的张量类型。数据格式采用NCHW。详情请参考 tensor 。
bool_	布尔型，值为 True 或者 False 。
int_	整数标量。
uint	无符号整数标量。
float_	浮点标量。
complex	复数标量。
number	数值型，包括 int_、uint、float_、complex 和 bool_。
list_	由 tensor 构造的列表，例如 List[T0,T1,...,Tn] ，其中元素 Ti 可以是不同的类型。
tuple_	由 tensor 构造的元组，例如 Tuple[T0,T1,...,Tn] ，其中元素 Ti 可以是不同的类型。
function	函数类型。两种返回方式：当function不是None时，直接返回function；当function为None时，返回function(参数：List[T0,T1,…,Tn]，返回值：T)。
type_type	类型的类型定义。
type_none	没有匹配的返回类型，对应 Python 中的 type(None)。
symbolic_key	在 env_type 中用作变量的键的变量的值。
env_type	用于存储函数的自由变量的梯度，其中键是自由变量节点的 symbolic_key ，值是梯度。

类型转换规则

当算子的部分输入要求目标类型一致时，会根据类型转换规则，自动进行类型提升。如果这些输入存在不同大小和类别 (其中 complex > float > int > bool ) 的类型，它们将会被提升为具有足够大小和类别的类型。

Tensor与Tensor的类型转换规则请参考以下表格。表格里首行和首列均表示输入 Tensor 的类型，表格中对应位置表示输出 Tensor 的类型， - 表示不进行类型提升。

为方便描述，表格中使用 bool_ 指代 mindspore.bool_，使用 int8 指代 mindspore.int8，以此类推。

Tensor与Tensor	bool_	int8	int16	int32	int64	uint8	uint16	uint32	uint64	float16	bfloat16	float32	float64	complex64	complex128
bool_	bool_	int8	int16	int32	int64	uint8	uint16	uint32	uint64	float16	bfloat16	float32	float64	complex64	complex128
int8	int8	int8	int16	int32	int64	int16	-	-	-	float16	bfloat16	float32	float64	complex64	complex128
int16	int16	int16	int16	int32	int64	int16	-	-	-	float16	bfloat16	float32	float64	complex64	complex128
int32	int32	int32	int32	int32	int64	int32	-	-	-	float16	bfloat16	float32	float64	complex64	complex128
int64	int64	int64	int64	int64	int64	int64	-	-	-	float16	bfloat16	float32	float64	complex64	complex128
uint8	uint8	int16	int16	int32	int64	uint8	-	-	-	float16	bfloat16	float32	float64	complex64	complex128
uint16	uint16	-	-	-	-	-	uint16	-	-	-	-	-	-	-	-
uint32	uint32	-	-	-	-	-	-	uint32	-	-	-	-	-	-	-
uint64	uint64	-	-	-	-	-	-	-	uint64	-	-	-	-	-	-
float16	float16	float16	float16	float16	float16	float16	-	-	-	float16	float32	float32	float64	complex64	complex128
bfloat16	bfloat16	bfloat16	bfloat16	bfloat16	bfloat16	bfloat16	-	-	-	float32	bfloat16	float32	float64	complex64	complex128
float32	float32	float32	float32	float32	float32	float32	-	-	-	float32	float32	float32	float64	complex64	complex128
float64	float64	float64	float64	float64	float64	float64	-	-	-	float64	float64	float64	float64	complex128	complex128
complex64	complex64	complex64	complex64	complex64	complex64	complex64	-	-	-	complex64	complex64	complex64	complex128	complex64	complex128
complex128	complex128	complex128	complex128	complex128	complex128	complex128	-	-	-	complex128	complex128	complex128	complex128	complex128	complex128

Number与Tensor的类型转换规则请参考以下表格。表格里首行表示输入 Number 的类型，首列表示输入 Tensor 的类型。表格中对应位置表示输出 Tensor 的类型， - 表示不进行类型提升。

Number与Tensor	bool	int	float
bool_	bool_	int64	float32
int8	int8	int8	float32
int16	int16	int16	float32
int32	int32	int32	float32
int64	int64	int64	float32
uint8	uint8	uint8	float32
uint16	uint16	-	-
uint32	uint32	-	-
uint64	uint64	-	-
float16	float16	float16	float16
bfloat16	bfloat16	bfloat16	bfloat16
float32	float32	float32	float32
float64	float64	float64	float64
complex64	complex64	complex64	complex64
complex128	complex128	complex128	complex128