文章目录
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+ 1 torch.Tensor
+ 2 Data types
+ 3 Initializing and basic operations
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* 1）使用torch.tensor() 创建
* 2）使用python list创建
* 3）使用zeros ones函数创建
* 4）通过torch.dtype指定类型， torch.device指定构造器
* 5）零维张量
* 6）torch.Tensor.item()从包含单个值的张量中获取Python数字
+ 4 type changes
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* 1）tensor间类型转换
* 2）数据存储位置转换
* 3）与Python数据类型转换
* 4）剥离出一个tensor参与计算，但不参与求导
1 torch.Tensor
A
torch.Tensoris a multi-dimensional matrix containing elements of a single data type.
torch.Tensor是包含单一数据类型的多维矩阵
2 Data types
Torch定义了10种不同CPU和GPU的张量类型，下面摘录常用的几种
Data typedtypeCPU tensorGPU tensor32-bit floating pointtorch.float32 or torch.float torch.FloatTensor
torch.cuda.FloatTensor64-bit floating pointtorch.float64 or torch.double torch.DoubleTensor
torch.cuda.DoubleTensor32-bit integer (signed)torch.int32 or torch.int torch.IntTensor
torch.cuda.IntTensor64-bit integer (signed)torch.int64 or torch.long torch.LongTensor
torch.cuda.LongTensorBooleantorch.bool torch.BoolTensor
torch.cuda.BoolTensor
torch.Tensoris an alias for the default tensor type (torch.FloatTensor).
torch.Tensor是默认张量类型(torch.FloatTensor)的别名
CPU张量在torch中，GPU张量在torch.cuda包中
从CPU转换到GPU，有一个 to(device)的张量方法，可以创建张量的副本到指定设备（可以是CPU或GPU）
- GPU设备可以在冒号之后指定一个可选设备的索引。例如，系统中的第二个GPU可以用”cuda:1″寻址（索引从零开始）
- 另一种更为有效的方法是
使用torch.device类，该类接受设备名称和可选索引。它有device属性，所以可以访问张量当前所在的设备。
从GPU转换到CPU，使用 .cpu()方法
; 3 Initializing and basic operations
1）使用torch.tensor() 创建
; 2）使用python list创建
3）使用zeros ones函数创建
; 4）通过torch.dtype指定类型， torch.device指定构造器
5）零维张量
就是数字，比如说是某些操作的求和结果
可以使用 torch.tensor()函数创建
; 6）torch.Tensor.item()从包含单个值的张量中获取Python数字
必须是单个值才行！！！！
4 type changes
1）tensor间类型转换
- 在Tensor后加
.long(),.int(),.float(),.double()等 - 也可以用
.to()函数进行转换
; 2）数据存储位置转换
CPU张量 —-> GPU张量，使用 data.cuda() 或者 data.to()
GPU张量 —-> CPU张量，使用 data.cpu()
3）与Python数据类型转换
1 torch.Tensor —-> 单个Python数据，使用 data.item()，data为Tensor变量且只能为包含单个数据
2 torch.Tensor —-> Python list，使用 data.tolist()，data为Tensor变量，返回shape相同的可嵌套的list
3 torch.Tensor —-> numpy，使用 data.numpy()，data为Tensor变量
4 numpy —-> torch.Tensor，tensor = torch
.from_numpy(ndarray)
5 list —-> numpy ，使用
np.array(list)6 numpy—-> list ，使用
.tolist()
参考
; 4）剥离出一个tensor参与计算，但不参与求导
Tensor后加 .detach()
Original: https://blog.csdn.net/qq_36303923/article/details/121886377
Author: 莩甲柚
Title: torch中的数据类型和相互转换
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