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

在操作中混合输入类型时，输入会自动转换为更大的类型。如果我们需要进行32位计算，就必须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，如果需要则进行转换。像 float 这样的以 dtype 命名的转换方法是 to 的简写，但 to 方法可以接受额外的参数。

2. 张量API概述

PyTorch提供了丰富的张量操作，大多数操作既可以通过 torch 模块调用，也可以作为张量对象的方法调用。例如转置操作：

# 方法一：通过torch模块调用
a = torch.ones(3, 2)
a_t = torch.transpose(a, 0, 1)
print(a.shape, a_t.shape)

# 方法二：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)

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