Pytorch数据类型与转换(torch.tensor,torch.FloatTensor)

之前遇到转为tensor转化为浮点型的问题，今天整理下，我只讲几个我常用的，如果有更好的方法，欢迎补充

一、torch.tensor

1.首先讲下torch.tensor，默认整型数据类型为torch.int64，浮点型为torch.float32

在这里插入图片描述

2.这是我认为平常最爱用的转数据类型的方法，可以用dtype去定义数据类型

在这里插入图片描述

二、torch.FloatTensor

1.这个函数不要乱用，首先它可以将变量转化为浮点型32位，这里注意此时的变量类型为列表，或数组等，此时参数为单个变量

在这里插入图片描述

2.当函数参数为整形时，表示生成矩阵的维度，此时参数可以为多个变量

在这里插入图片描述

补充：还有一种方法通过numpy数组定义数据类型，再转化为tensor，这个方法不多讲了。

扩展：Pytorch数据类型转换

1. Pytorch上的数据类型

Pytorch的类型可以分为CPU和GPU上的Tensor,>

tensor.FloatTensor

tensor.LongTensor

tensor.ByteTensor

tensor.CharTensor

tensor.ShortTensor

tensor.IntTensor

torch.LongTensor

其中torch.Tensor是默认的tensor.FloatTensor的简称。

2.>

tensor = torch.Tensor(3, 5)
## torch.long() 将tensor投射为long类型：
newtensor = torch.long()
## torch.int()将该tensor投射为int类型：
newtensor = torch.int()
## torch.double()将该tensor投射为double类型：
newtensor = torch.double()

一般，只要在Tensor后加long(), int(), double(), float(), byte()等函数就能将Tensor的类型进行转换
除此之外，可以使用type()函数，data为Tensor数据类型，data.type()给出data的类型，如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换为torch.FloatTensor类型的张量, 如果不知道什么类型，可以使用tensor_1.type_as(tensor_2), 将tensor_1转换成tensor_2。

self = torch.LongTensor(3, 5)
# 转换为其他类型
print self.type(torch.FloatTensor)

3.>

如果没有特别说明：tensor是cpu上的变量

使用gpu张量：tensor.cuda()

使用cpu张量：tensor.cpu()

Variable转换成普通的Tensor: variable.data()

Tesnor转换成numpy array的格式：tensor.numpy()

numpy数据转换成Tensor: torch.from_numpy(np_data)

Tensor转换成Variable: Variable(tensor)

Pytorch数据类似pytorch中的tensor, 更重要的是tensor可以使用GPU来加速，并且变成Variable可以实现自动求导的功能，Variable是对Tensor对象的封装。

转载链接：https://www.jianshu.com/p/eb7c6af28922

逻辑值True和False转成0和1.>

print(y)
print(y+0)
## 输出结果
tensor([ True, False, False,  True,  True, False, False,  True,  True, False])
tensor([1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0])

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