每天五分钟深度学习pytorch：tensor与python、numpy之间的转换

最新推荐文章于 2024-10-20 01:10:31 发布

每天五分钟玩转人工智能

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分类专栏：深度学习框架pytorch 文章标签：深度学习 python pytorch 人工智能 numpy 机器学习

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本文详细介绍了PyTorch中不同数据类型之间的转换，包括Tensor与Python、NumPy之间的转换，CPU和GPU之间的迁移，以及Tensor与图像之间的相互转换。通过示例展示了各种转换方法，如Tensor的.long()、.float()等方法，以及利用cuda()和cpu()进行设备间转换。同时，还涵盖了Tensor与numpy数组的互换操作和Python数据类型的转换。

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本文重点

前面我们学习了pytorch的默认数据类型是torch.FloatTensor,那么本节课程我们将学习如何将不同的数据类型之间进行数据转换？还会学习tensor中cpu和gpu的转换，以及tensor和numpy以及python之间的类型转换，在实际编程中，可能这些需要时刻使用的。

不同类型之间的转换

不同类型之间的转换非常简单，只需要在Tensor后加 .long(), .int(), .float(), .double()等即可，也可以用.to()函数进行转换

tensor = torch.Tensor(3, 5)

newtensor = tensor.long()——将tensor投射为long类型

newtensor = tensor.half()——将tensor投射为半精度浮点类型

newtensor = tensor.int()——将该tensor投射为int类型

newtensor = tensor.double()——将该tensor投射为double类型

newtensor = tensor.float()——将该tensor投射为float类型

newtensor = tensor.char()——将该tensor投射为char类型

newtensor = tensor.byte()——将该tensor投射为byte类型

newtensor = tensor.short()将该tensor投射为short类型