1 基本类型

PyTorch的数据类型为各式各样的tensor,tensor可以理解为高维矩阵,与Numpy中的array类似。

PyTorch中的tensor包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型。

Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型。

通过使用type函数可以查看变量类型,即当data为tensor数据类型时,使用data.type()可以得到data的数据类型。

更多信息参考

torch.Tensor - PyTorch中文文档​pytorch-cn.readthedocs.iotorch.Tensor - PyTorch 1.7.0 documentation​pytorch.org

2 类型转换

2.1 CPU tensor和GPU tensor之间的转换

(1)从CPU tensor到GPU tensor,使用data.cuda()。

(2)从GPU tensor到CPU tensor,使用data.cpu()。

2.2 Tensor与Numpy array之间的转换

(1)Tensor到Numpy array可以使用data.numpy(),其中data的类型为torch.Tensor。

(2)Numpy array到Tensor可以使用torch.from_numpy(data),其中data的类型为numpy.ndarray。

2.3 CPU tensor之间的转换或GPU tensor之间的转换

(1)一般只要在tensor后加long(),int(),double(),float(),byte()等函数就能将tensor进行类型转换。

例如:Torch.LongTensor转换为Torch.FloatTensor,直接使用data.float()即可。

(2)还可以使用type()函数。

当data为tensor数据类型,如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换data为torch.FloatTensor类型张量。

(3)当不知道要转换为什么数据类型,但需要求a1,a2两个张量的乘积时,可以使用a1.type_as(a2)将a1转换为a2同类型。

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