8、PyTorch张量：从基础到高级应用

PyTorch张量：从基础到高级应用

1. 张量类型转换与运算

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。例如：

points_64 = torch.rand(5, dtype=torch.double)
points_short = points_64.to(torch.short)
points_64 * points_short

这里， to 方法会检查是否需要转换，若需要则进行转换。像 float 这类以 dtype 命名的转换方法是 to 的简写，但 to 方法可以接受额外参数。

2. 张量API概述

PyTorch的张量操作大多可在 torch 模块中找到，也能作为张量对象的方法调用。例如转置操作：

# 使用torch模块
a = torch.ones(3, 2)
a_t = torch.transpose(a, 0, 1)
a.shape, a_t.shape

# 使用张量对象方法
a = torch.ones(3, 2)
a_t = a.transpose(0, 1)
a.shape, a_t.shape

这两种形式效果相同，可互换使用。PyTorch的在线文档（http://pytorc