PyTorch中的常用的tensor类型
PyTorch中的常用的tensor类型包括:
32位浮点型torch.FloatTensor,
64位浮点型torch.DoubleTensor,
16位整型torch.ShortTensor,
32位整型torch.IntTensor,
64位整型torch.LongTensor。
类型之间的转换
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
此外,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。
a1.type_as(a2)可将a1转换为a2同类型。
tensor和numpy.array转换
tensor -> numpy.array: data.numpy(),如:
numpy.array -> tensor: torch.from_numpy(data),如:
CPU张量和GPU张量之间的转换
CPU -> GPU: data.cuda()
GPU -> CPU: data.cpu()
当需要把一个GPU上的tensor数据(假设叫做output)迁移到CPU上并且转换为numpy类型时,可以用命令output.detach().cpu().numpy()
(此截图摘自Pytorch基础--torch.Tensor - 知乎 (zhihu.com))
参考资料:
[1] Pytorch变量类型转换