pytorch中tensor张量数据类型的转化方式

yipeiwu_com5年前Python基础

1.tensor张量与numpy相互转换

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张量与list相互转换

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张量见类型转换

构建一个新的张量,你要转变成不同的类型只需要根据自己的需求选择即可

tensor = torch.Tensor(3, 5)

# torch.long() 将tensor投射为long类型
newtensor = tensor.long()

# torch.half()将tensor投射为半精度浮点类型
newtensor = tensor.half()

# torch.int()将该tensor投射为int类型
newtensor = tensor.int()

# torch.double()将该tensor投射为double类型
newtensor = tensor.double()

# torch.float()将该tensor投射为float类型
newtensor = tensor.float()

# torch.char()将该tensor投射为char类型
newtensor = tensor.char()

# torch.byte()将该tensor投射为byte类型
newtensor = tensor.byte()

# torch.short()将该tensor投射为short类型
newtensor = tensor.short()

4.type_as() 将张量转换成指定类型张量

>>> 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]])

以上这篇pytorch中tensor张量数据类型的转化方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python中使用asyncio 封装文件读写

前言 和网络 IO 一样,文件读写同样是一个费事的操作。 默认情况下,Python 使用的是系统的阻塞读写。这意味着在 asyncio 中如果调用了 f = file('xx'...

Python2.7环境Flask框架安装简明教程【已测试】

Python2.7环境Flask框架安装简明教程【已测试】

本文详细讲述了Python2.7环境Flask框架安装方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 第1步:确保本机已经安装有python,下载easy_install到本地某一目录,双击ez...

Python常用内置模块之xml模块(详解)

Python常用内置模块之xml模块(详解)

xml即可扩展标记语言,它可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。从结构上,很像HTML超文本标记语言。但他们被设计的目的是不同的,超文本标记语言...

Python在信息学竞赛中的运用及Python的基本用法(详解)

Python在信息学竞赛中的运用及Python的基本用法(详解)

前言 众所周知,Python是一种非常实用的语言。但是由于其运算时的低效和解释型编译,在信息学竞赛中并不用于完成算法程序。但正如LRJ在《算法竞赛入门经典-训练指南》中所说的一样,如果会...

Python何时应该使用Lambda函数

Python 中定义函数有两种方法,一种是用常规方式 def 定义,函数要指定名字,第二种是用 lambda 定义,不需要指定名字,称为 Lambda 函数。 Lambda 函数又称匿名...