一、张量的数据类型转换

 1.演示data.type(trch.DoubleTensor)

#1.创建张量对象  [6 6 6;6 6 6]
data=torch.full([2,3],6)
print(data.dtype)#默认为torch.int64(LongTensor)
#2.转化为double类型
data=data.type(torch.DoubleTensor)
print(data.dtype)
#3.转换成int类型
data=data.type(torch.IntTensor)
print(data.dtype)
#4.转换成Long类型
data=data.type(torch.LongTensor)
print(data)
print(data.dtype)
#5.转换成float类型
data=data.type(torch.FloatTensor)
print(data)
print(data.dtype)

运行结果:

2.演示data.double()

#1.转化为double类型
data1=data.double()
print(data1.dtype)
data2=data.float()
print(data2.dtype)
print(data2.type())
data3=data.short()
print(data3.dtype)

运行结果:

二、张量的类型转换

使用 Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray 数组,但是共享内存,可以使用 copy 函数避免共享
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