pytorch實現(xiàn)Tensor變量之間的轉(zhuǎn)換
系統(tǒng)默認(rèn)是torch.FloatTensor類型
data = torch.Tensor(2,3)是一個2*3的張量，類型為FloatTensor
data.cuda()就轉(zhuǎn)換為GPU的張量類型，torch.cuda.FloatTensor類型
(1) CPU或GPU之間的張量轉(zhuǎn)換
在Tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函數(shù)就能將Tensor進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換type()函數(shù)，
data為Tensor數(shù)據(jù)類型，data.type()為給出data的類型，
如果使用data.type(torch.FloatTensor)則強(qiáng)制轉(zhuǎn)換為torch.FloatTensor類型張量
(2) CPU張量轉(zhuǎn)化成GPU張量
data.cuda()
(3) GPU張量轉(zhuǎn)化成CPU張量
data.cpu()
(4) Variable變量轉(zhuǎn)換成普通的Tensor
Variable是一個Wrapper,裝在里面的data是tensor，如果Var是Variable變量，使用Var.data獲得Tensor變量
(5) Tensor與numpy array之間的轉(zhuǎn)換
Tensor->numpy 使用data.numpy(),data為Tensor變量
Numpy->Tensor 使用torch.from_numpy(data)，data為numpy變量
(6) 分別獲取張量和數(shù)組的尺寸,注意size的使用
torch 張量
獲取張量的尺寸 a.size()
numpy 數(shù)組
獲取數(shù)組的尺寸 b.shape
獲取數(shù)組中元素的個數(shù): b.size (這里和張量中的屬性的size的含義不同)
(7) 升維和降維的問題
unsqueeze(N)升維到第N維
squeeze(N)降維第N維
需要做如下操作:
x = x.unsqueeze(0) 假如x=(3,1080,1920) 操作后 x = (1,3,1080,1920)
降維也是做同樣的操作
以上這篇pytorch實現(xiàn)Tensor變量之間的轉(zhuǎn)換就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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