Pytorch數(shù)據(jù)類型與轉(zhuǎn)換(torch.tensor,torch.FloatTensor)

之前遇到轉(zhuǎn)為tensor轉(zhuǎn)化為浮點型的問題，今天整理下，我只講幾個我常用的，如果有更好的方法，歡迎補充

一、torch.tensor

1.首先講下torch.tensor，默認整型數(shù)據(jù)類型為torch.int64，浮點型為torch.float32

2.這是我認為平常最愛用的轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)類型的方法，可以用dtype去定義數(shù)據(jù)類型

二、torch.FloatTensor

1.這個函數(shù)不要亂用，首先它可以將變量轉(zhuǎn)化為浮點型32位，這里注意此時的變量類型為列表，或數(shù)組等，此時參數(shù)為單個變量

2.當函數(shù)參數(shù)為整形時，表示生成矩陣的維度，此時參數(shù)可以為多個變量

補充：還有一種方法通過numpy數(shù)組定義數(shù)據(jù)類型，再轉(zhuǎn)化為tensor，這個方法不多講了。

擴展：Pytorch數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

1. Pytorch上的數(shù)據(jù)類型

Pytorch的類型可以分為CPU和GPU上的Tensor, 它們擁有的數(shù)據(jù)類型是基本上是一樣的：

• tensor.FloatTensor
• tensor.LongTensor
• tensor.ByteTensor
• tensor.CharTensor
• tensor.ShortTensor
• tensor.IntTensor
• torch.LongTensor

其中torch.Tensor是默認的tensor.FloatTensor的簡稱。

2. 數(shù)據(jù)類型之間的轉(zhuǎn)換

tensor = torch.Tensor(3, 5)
## torch.long() 將tensor投射為long類型：
newtensor = torch.long()
## torch.int()將該tensor投射為int類型：
newtensor = torch.int()
## torch.double()將該tensor投射為double類型：
newtensor = torch.double()

一般，只要在Tensor后加long(), int(), double(), float(), byte()等函數(shù)就能將Tensor的類型進行轉(zhuǎn)換
除此之外，可以使用type()函數(shù)，data為Tensor數(shù)據(jù)類型，data.type()給出data的類型，如果使用data.type(torch.FloatTensor)則強制轉(zhuǎn)換為torch.FloatTensor類型的張量, 如果不知道什么類型，可以使用tensor_1.type_as(tensor_2), 將tensor_1轉(zhuǎn)換成tensor_2。

self = torch.LongTensor(3, 5)
# 轉(zhuǎn)換為其他類型
print self.type(torch.FloatTensor)

3. cuda數(shù)據(jù)類型,cpu類型和一般的數(shù)據(jù)類型

• 如果沒有特別說明：tensor是cpu上的變量
• 使用gpu張量：tensor.cuda()
• 使用cpu張量：tensor.cpu()
• Variable轉(zhuǎn)換成普通的Tensor: variable.data()
• Tesnor轉(zhuǎn)換成numpy array的格式：tensor.numpy()
• numpy數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Tensor: torch.from_numpy(np_data)
• Tensor轉(zhuǎn)換成Variable: Variable(tensor)

Pytorch數(shù)據(jù)類似pytorch中的tensor, 更重要的是tensor可以使用GPU來加速，并且變成Variable可以實現(xiàn)自動求導的功能，Variable是對Tensor對象的封裝。

轉(zhuǎn)載鏈接：https://www.jianshu.com/p/eb7c6af28922

邏輯值True和False轉(zhuǎn)成0和1. +0

print(y)
print(y+0)
## 輸出結(jié)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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