系統默認是torch.FloatTensor類型

data = torch.Tensor(2,3)是一個2*3的張量，類型為FloatTensor

data.cuda()就轉換為GPU的張量類型，torch.cuda.FloatTensor類型

(1) CPU或GPU之間的張量轉換

在Tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函數就能將Tensor進行類型轉換type()函數，

data為Tensor數據類型，data.type()為給出data的類型，

如果使用data.type(torch.FloatTensor)則強制轉換為torch.FloatTensor類型張量

(2) CPU張量轉化成GPU張量

data.cuda()

(3) GPU張量轉化成CPU張量

data.cpu()

(4) Variable變量轉換成普通的Tensor

Variable是一個Wrapper,裝在里面的data是tensor，如果Var是Variable變量，使用Var.data獲得Tensor變量

(5) Tensor與numpy array之間的轉換

Tensor->numpy 使用data.numpy(),data為Tensor變量

Numpy->Tensor 使用torch.from_numpy(data)，data為numpy變量

(6) 分別獲取張量和數組的尺寸,注意size的使用

torch 張量

獲取張量的尺寸 a.size()

numpy 數組

獲取數組的尺寸 b.shape

獲取數組中元素的個數: b.size (這里和張量中的屬性的size的含義不同)

(7) 升維和降維的問題

unsqueeze(N)升維到第N維

squeeze(N)降維第N維

需要做如下操作:

x = x.unsqueeze(0) 假如x=(3,1080,1920) 操作后 x = (1,3,1080,1920)

降維也是做同樣的操作

以上這篇pytorch實現Tensor變量之間的轉換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腳本之家。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python代码转换为pytorch_pytorch实现Tensor变量之间的转换的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。