torch.cat((TensorA,TensorB))在連接兩個不同類型的Tensor的時候會發生類型轉換，轉換表如下

表的行列按照優先級排列

需要注意的是這個優先級可能會導致數據的溢出，如

[In] torch.cat((torch.LongTensor([1<<31]),torch.HalfTensor([])))
[Out] tensor([inf], dtype=torch.float16)

附：
測試代碼

import torch import pandas as pdall_types = [torch.BoolTensor,torch.ByteTensor,torch.CharTensor,torch.ShortTensor,torch.IntTensor,torch.LongTensor,torch.HalfTensor,torch.BFloat16Tensor,torch.FloatTensor,torch.DoubleTensor, ] data = [[] for _ in range(len(all_types))] n = len(all_types) for i in range(n):for j in range(n):data[i].append(str(torch.cat((all_types[i](),all_types[j]())).dtype)) a = [str(i.dtype) for i in all_types]pd.DataFrame(data,index=a,columns=a)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的torch.cat()的类型转换的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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