1 基本類型

PyTorch的數據類型為各式各樣的tensor，tensor可以理解為高維矩陣，與Numpy中的array類似。

PyTorch中的tensor包括CPU上的數據類型和GPU上的數據類型。

Torch定義了七種CPU tensor類型和八種GPU tensor類型。

通過使用type函數可以查看變量類型，即當data為tensor數據類型時，使用data.type()可以得到data的數據類型。

更多信息參考

torch.Tensor - PyTorch中文文檔?pytorch-cn.readthedocs.iotorch.Tensor - PyTorch 1.7.0 documentation?pytorch.org

2 類型轉換

2.1 CPU tensor和GPU tensor之間的轉換

（1）從CPU tensor到GPU tensor，使用data.cuda()。

（2）從GPU tensor到CPU tensor，使用data.cpu()。

2.2 Tensor與Numpy array之間的轉換

（1）Tensor到Numpy array可以使用data.numpy()，其中data的類型為torch.Tensor。

（2）Numpy array到Tensor可以使用torch.from_numpy(data)，其中data的類型為numpy.ndarray。

2.3 CPU tensor之間的轉換或GPU tensor之間的轉換

（1）一般只要在tensor后加long()，int()，double()，float()，byte()等函數就能將tensor進行類型轉換。

例如：Torch.LongTensor轉換為Torch.FloatTensor，直接使用data.float()即可。

（2）還可以使用type()函數。

當data為tensor數據類型，如果使用data.type(torch.FloatTensor)則強制轉換data為torch.FloatTensor類型張量。

（3）當不知道要轉換為什么數據類型，但需要求a1，a2兩個張量的乘積時，可以使用a1.type_as(a2)將a1轉換為a2同類型。

總結

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