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1.tensor張量與numpy相互轉換
tensor ----->numpy import torch a=torch.ones([2,5]) tensor([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) # ********************************** b=a.numpy() array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]], dtype=float32)
numpy ----->tensor import numpy as np a=np.ones([2,5]) array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) # ********************************** b=torch.from_numpy(a) tensor([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
2.tensor張量與list相互轉換
tensor—>list a=torch.ones([1,5]) tensor([[1., 1., 1., 1., 1.]]) # *********************************** b=a.tolist() [[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]] list—>tensor a=list(range(1,6)) [1, 2, 3, 4, 5] # ********************************** b=torch.tensor(a) tensor([1, 2, 3, 4, 5])
3.tensor張量見類型轉換
構建一個新的張量,你要轉變成不同的類型只需要根據自己的需求選擇即可
tensor = torch.Tensor(3, 5) # torch.long() 將tensor投射為long類型 newtensor = tensor.long() # torch.half()將tensor投射為半精度浮點類型 newtensor = tensor.half() # torch.int()將該tensor投射為int類型 newtensor = tensor.int() # torch.double()將該tensor投射為double類型 newtensor = tensor.double() # torch.float()將該tensor投射為float類型 newtensor = tensor.float() # torch.char()將該tensor投射為char類型 newtensor = tensor.char() # torch.byte()將該tensor投射為byte類型 newtensor = tensor.byte() # torch.short()將該tensor投射為short類型 newtensor = tensor.short()
4.type_as() 將張量轉換成指定類型張量
>>> a=torch.Tensor(2,5) >>> a tensor([[1.9431e-19, 4.8613e+30, 1.4603e-19, 2.0704e-19, 4.7429e+30], [1.6530e+19, 1.8254e+31, 1.4607e-19, 6.8801e+16, 1.8370e+25]]) >>> b=torch.IntTensor(1,2) >>> b tensor([[16843009, 1]], dtype=torch.int32) >>> a.type_as(b) tensor([[ 0, -2147483648, 0, 0, -2147483648], [-2147483648, -2147483648, 0, -2147483648, -2147483648]], dtype=torch.int32) >>> a tensor([[1.9431e-19, 4.8613e+30, 1.4603e-19, 2.0704e-19, 4.7429e+30], [1.6530e+19, 1.8254e+31, 1.4607e-19, 6.8801e+16, 1.8370e+25]])
以上這篇pytorch中tensor張量數據類型的轉化方式就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持億速云。
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