关于服装的商务网站建设策划书,做二手网站,网站服务器诊断,静态网站怎么做留言板原文#xff1a;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#xff0c;一般GPU上的Tensor是CPU上的Tenso…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。 1CPU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。 2CPU张量 ---- GPU张量, 使用data.cuda() 3GPU张量 ---- CPU张量 使用data.cpu() 4Variable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 5Tensor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 转载于:https://www.cnblogs.com/kk17/p/10246133.html
