[Pytorch]Pytorch的tensor变量类型转换
原文:https://blog.csdn.net/hustchenze/article/details/79154139
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又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型,一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到。通过使用Type函数可以查看变量类型。一般系统默认是torch.FloatTensor类型。例如data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量,类型为FloatTensor; data.cuda()就转换为GPU的张量类型,torch.cuda.FloatTensor类型。
下面简单介绍一下Pytorch中变量之间的相互转换。
(1)CPU或GPU张量之间的转换
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--->Torch.FloatTensor, 直接使用data.float()即可
还可以使用type()函数,data为Tensor数据类型,data.type()为给出data的类型,如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换为torch.FloatTensor类型张量。
当你不知道要转换为什么类型时,但需要求a1,a2两个张量的乘积,可以使用a1.type_as(a2)将a1转换为a2同类型。
(2)CPU张量 ----> GPU张量, 使用data.cuda()
(3)GPU张量 ----> CPU张量 使用data.cpu()
(4)Variable变量转换成普通的Tensor,其实可以理解Variable为一个Wrapper,里头的data就是Tensor. 如果Var是Variable变量,使用Var.data获得Tensor变量
(5)Tensor与Numpy Array之间的转换
Tensor---->Numpy 可以使用 data.numpy(),data为Tensor变量
Numpy ----> Tensor 可以使用torch.from_numpy(data),data为numpy变量
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