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系統(tǒng)默認(rèn)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(zhuǎn)換為GPU的張量類型，torch.cuda.FloatTensor類型

(1) CPU或GPU之間的張量轉(zhuǎn)換

在Tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函數(shù)就能將Tensor進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換type()函數(shù)，

data為Tensor數(shù)據(jù)類型，data.type()為給出data的類型，

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

(2) CPU張量轉(zhuǎn)化成GPU張量

data.cuda()

(3) GPU張量轉(zhuǎn)化成CPU張量

data.cpu()

(4) Variable變量轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(shù)組的尺寸,注意size的使用

torch 張量

獲取張量的尺寸 a.size()

numpy 數(shù)組

獲取數(shù)組的尺寸 b.shape

獲取數(shù)組中元素的個數(shù): 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

pytorch的優(yōu)點(diǎn)

1.PyTorch是相當(dāng)簡潔且高效快速的框架；2.設(shè)計(jì)追求最少的封裝；3.設(shè)計(jì)符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實(shí)現(xiàn)自己的想法；4.與google的Tensorflow類似，F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開發(fā)更新；5.PyTorch作者親自維護(hù)的論壇 供用戶交流和求教問題6.入門簡單

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網(wǎng)頁題目：pytorch如何實(shí)現(xiàn)Tensor變量之間的轉(zhuǎn)換-創(chuàng)新互聯(lián)
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