pytorch 中的数据类型,tensor的创建
pytorch中的数据类型
import torch a=torch.randn(2,3)
b=a.type()
print(b) #检验是否是该数据类型
print(isinstance(a,torch.FloatTensor)) print(isinstance(a,torch.cuda.FloatTensor))
a=a.cuda()
print(isinstance(a,torch.cuda.FloatTensor))
基本数据类型的生成
#生成一个Tensor,数值为1.1
a=torch.Tensor([1.1])
print(a) #生成一个二维的Tensor,数值为1.1,2.2
b=torch.Tensor([1.1,2.2])
print(b) #生成一个一维的Tensor,Tensor的值由random初始化
c=torch.FloatTensor(1)
print(c) #生成er个一维的Tensor,Tensor的值random初始化
d=torch.FloatTensor(2)
print(d) #由np生成一个Tensor,二维数值为1
e=np.ones(2)
print(e)
f=torch.from_numpy(e)
print(f)
f=torch.FloatTensor([2.,3.2])
print(f) g=torch.IntTensor([2,3])
print(g)
torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。
torch.tensor根据后面的data创建Tensor,Tensor类型根据数据进行推断。
a = torch.empty(1)
print(a)#tensor([5.6052e-45]) b1 = torch.Tensor(2,3)
print(b1)#tensor([[8.4102e+10, 4.5914e-41, 0.0000e+00],
#[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]])
b = torch.Tensor([2,3])
print(b)#tensor([2., 3.]) c = torch.tensor([2,3])
print(c)#tensor([2, 3])
torch.set_default_tensor_type()可以设置默认的数据类型
dim、size与shape的区别
a=torch.ones(4,3) print(a)
print(a.dim())
print(a.size())
print(a.shape) >>>tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
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torch.Size([4, 3])
torch.Size([4, 3])
Variable类解析:https://www.cnblogs.com/CATHY-MU/p/7800823.html
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