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.]])
# **********************************    
b=a.numpy()

array([[1.,1.]],dtype=float32)

numpy ----->tensor

import numpy as np
a=np.ones([2,5])

array([[1.,1.]])
# **********************************    
b=torch.from_numpy(a)

tensor([[1.,dtype=torch.float64)

2.tensor張量與list相互轉換

tensor—>list

a=torch.ones([1,1.]])
# ***********************************
b=a.tolist()

[[1.0,1.0,1.0]]



list—>tensor

a=list(range(1,6))

[1,2,3,4,5]
# **********************************
b=torch.tensor(a)

tensor([1,5])

3.tensor張量見型別轉換

構建一個新的張量，你要轉變成不同的型別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型別
newtensor = tensor.long()

# torch.half()將tensor投射為半精度浮點型別
newtensor = tensor.half()

# torch.int()將該tensor投射為int型別
newtensor = tensor.int()

# torch.double()將該tensor投射為double型別
newtensor = tensor.double()

# torch.float()將該tensor投射為float型別
newtensor = tensor.float()

# torch.char()將該tensor投射為char型別
newtensor = tensor.char()

# torch.byte()將該tensor投射為byte型別
newtensor = tensor.byte()

# torch.short()將該tensor投射為short型別
newtensor = tensor.short()

4.type_as() 將張量轉換成指定型別張量

>>> 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,-2147483648],[-2147483648,-2147483648]],dtype=torch.int32)
>>> a
tensor([[1.9431e-19,1.8370e+25]])

以上這篇pytorch中tensor張量資料型別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，也希望大家多多支援我們。