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Pytorch数据类型与转换(torch.tensor,torch.FloatTensor)

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Pytorch数据类型与转换(torch.tensor,torch.FloatTensor)

之前遇到转为tensor转化为浮点型的问题,今天整理下,我只讲几个我常用的,如果有更好的方法,欢迎补充

一、torch.tensor

1.首先讲下torch.tensor,默认整型数据类型为torch.int64,浮点型为torch.float32

在这里插入图片描述

2.这是我认为平常最爱用的转数据类型的方法,可以用dtype去定义数据类型

在这里插入图片描述

二、torch.FloatTensor

1.这个函数不要乱用,首先它可以将变量转化为浮点型32位,这里注意此时的变量类型为列表,或数组等,此时参数为单个变量

在这里插入图片描述

2.当函数参数为整形时,表示生成矩阵的维度,此时参数可以为多个变量

在这里插入图片描述

补充:还有一种方法通过numpy数组定义数据类型,再转化为tensor,这个方法不多讲了。

扩展:Pytorch数据类型转换

1. Pytorch上的数据类型

Pytorch的类型可以分为CPU和GPU上的Tensor, 它们拥有的数据类型是基本上是一样的:

其中torch.Tensor是默认的tensor.FloatTensor的简称。

2. 数据类型之间的转换

tensor = torch.Tensor(3, 5)
## torch.long() 将tensor投射为long类型:
newtensor = torch.long()
## torch.int()将该tensor投射为int类型:
newtensor = torch.int()
## torch.double()将该tensor投射为double类型:
newtensor = torch.double()

一般,只要在Tensor后加long(), int(), double(), float(), byte()等函数就能将Tensor的类型进行转换
除此之外,可以使用type()函数,data为Tensor数据类型,data.type()给出data的类型,如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换为torch.FloatTensor类型的张量, 如果不知道什么类型,可以使用tensor_1.type_as(tensor_2), 将tensor_1转换成tensor_2

self = torch.LongTensor(3, 5)
# 转换为其他类型
print self.type(torch.FloatTensor)

3. cuda数据类型,cpu类型和一般的数据类型

Pytorch数据类似pytorch中的tensor, 更重要的是tensor可以使用GPU来加速,并且变成Variable可以实现自动求导的功能,Variable是对Tensor对象的封装。

转载链接:https://www.jianshu.com/p/eb7c6af28922

逻辑值True和False转成0和1. +0

print(y)
print(y+0)
## 输出结果
tensor([ True, False, False,  True,  True, False, False,  True,  True, False])
tensor([1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0])

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