Pytorch变量类型转换

最新推荐文章于 2025-05-03 11:42:00 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch类型变换
本文介绍了PyTorch中各种数据类型之间的转换方法，包括CPU和GPU张量间的转换、Variable到Tensor的转换以及Tensor与NumpyArray之间的转换。

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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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### PyTorch 中 Tensor 类型转换方法 在 PyTorch 中，可以通过内置函数实现不同类型的 Tensor 转换。以下是常见的几种类型转换方式及其对应的代码示例。 #### 1. 整数类型到浮点类型 如果需要将 `torch.int64` 类型的 Tensor 转换为 `torch.float32` 类型，则可以调用 `.float()` 方法完成此操作[^1]： ```python import torch int_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.int64) print(f"Original type: {int_tensor.dtype}") # 输出: Original type: torch.int64 float_tensor = int_tensor.float() print(f"Converted type: {float_tensor.dtype}") # 输出: Converted type: torch.float32 ``` #### 2. 浮点类型到整数类型 对于从 `torch.float32` 到 `torch.int64` 的转换，可使用 `.long()` 方法来执行向下取整并返回整数值: ```python float_tensor = torch.tensor([1.1, 2.5, 3.7, 4.0], dtype=torch.float32) print(f"Original type: {float_tensor.dtype}") # 输出: Original type: torch.float32 int_tensor = float_tensor.long() print(f"Converted type: {int_tensor.dtype}") # 输出: Converted type: torch.int64 ``` #### 3. Tensor 和 NumPy 数组之间的相互转换 当需要在 PyTorch Tensor 和 NumPy 数组间进行转换时，分别采用 `.numpy()` 函数以及 `torch.from_numpy()` 来处理[^3]： - **Tensor → NumPy** ```python tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) numpy_array = tensor.numpy() print(type(numpy_array)) # 输出: <class 'numpy.ndarray'> ``` - **NumPy → Tensor** ```python import numpy as np numpy_data = np.array([5, 6, 7, 8]) tensor = torch.from_numpy(numpy_data) print(type(tensor)) # 输出: <class 'torch.Tensor'> ``` 需要注意的是，在这两种形式下共享内存地址，因此修改其中一个对象会影响另一个对象的内容。 #### 4. 将 Tensor 转换成 Python 数据结构 为了进一步简化数据处理流程或者与其他库兼容，还可以通过特定目的函数把 Tensor 转化成更通用的数据格式： - **Tensor → List** ```python tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) list_data = tensor.tolist() print(list_data) # 输出: [[1, 2], [3, 4]] ``` - **单元素 Tensor → Scalar (标量)** ```python scalar_tensor = torch.tensor(42.) scalar_value = scalar_tensor.item() print(scalar_value) # 输出: 42.0 ``` 以上即是在 PyTorch 中针对 Tensor 进行不同类型转换的主要方法及其实现案例说明。
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