8、PyTorch张量：深入解析与操作指南

PyTorch张量：深入解析与操作指南

1. 张量类型转换

在操作中混合输入类型时，输入会自动转换为更大的类型。若要进行32位计算，需确保所有输入最多为32位。示例代码如下：

points_64 = torch.rand(5, dtype=torch.double)
points_short = points_64.to(torch.short)
points_64 * points_short
# works from PyTorch 1.3 onwards
# 输出结果
# tensor([0., 0., 0., 0., 0.], dtype=torch.float64)

2. 张量API概述

大部分张量操作可在 torch 模块中找到，也能作为张量对象的方法调用。例如 transpose 函数：

# 从torch模块调用
a = torch.ones(3, 2)
a_t = torch.transpose(a, 0, 1)
print(a.shape, a_t.shape)
# 输出：(torch.Size([3, 2]), torch.Size([2, 3]))

# 作为张量对象的方法调用
a = torch.ones(3, 2)
a_t = a.transpose(0, 1)
print(a.shape, a_t.shape)
# 输出：(torch.Size([3, 2]), torch.Size([2, 3]))