pytorch总结系列-基础知识

• Tensor张量类型
• CPU and GPU
• PyTorch and NumPy
• Variables变量
• Back Propagation

1.Pytorch的Tensor 数据类型有32 位浮点型 torch.FloatTensor 、 64 位浮点型 torch.DoubleTensor 、 16 位整型 torch.ShortTensor 、 32 位整型 torch.lntTensor 和 64 位整型 torch.LongTensor，默认的数据类型是 torch.FloatTensor.

例如：x = torch.FloatTensor([[1,2,3],[4,5,6]])

2.Pytorch的Tensor 可以运行在CPU和GPU上。torch.cuda.is available() 判断一下是否支持 GPU，如果支持GPU，可以通过cuda()函数，把tensor加载到GPU上运行。

例如：gpu_tensor = torch.randn(1,10).cuda(0)       # 将tensor放到第一个GPU上

3.PyTorch和NumPy之间来回转换：

        3.1.将numpy的ndarray转换成torch.Tensor的两种方式：

                        3.1.1 pytorch_tensor = torch.Tensor(numpy_tensor)

                        3.1.2 pytorch_tensor = torch.from_numpy(numpy_tensor)

        3.2将torch.Tensor转换成numpy的ndarray