這篇文章主要介紹了pytorch如何實(shí)現(xiàn)Tensor變量之間的轉(zhuǎn)換，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

讓客戶(hù)滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶(hù)的期望值來(lái)自于我們對(duì)這個(gè)行業(yè)的熱愛(ài)。我們立志把好的技術(shù)通過(guò)有效、簡(jiǎn)單的方式提供給客戶(hù)，將通過(guò)不懈努力成為客戶(hù)在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長(zhǎng)期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：域名申請(qǐng)、網(wǎng)絡(luò)空間、營(yíng)銷(xiāo)軟件、網(wǎng)站建設(shè)、沁源網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。

系統(tǒng)默認(rèn)是torch.FloatTensor類(lèi)型

data = torch.Tensor(2,3)是一個(gè)2*3的張量，類(lèi)型為FloatTensor

data.cuda()就轉(zhuǎn)換為GPU的張量類(lèi)型，torch.cuda.FloatTensor類(lèi)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(lèi)型轉(zhuǎn)換type()函數(shù)，

data為T(mén)ensor數(shù)據(jù)類(lèi)型，data.type()為給出data的類(lèi)型，

如果使用data.type(torch.FloatTensor)則強(qiáng)制轉(zhuǎn)換為torch.FloatTensor類(lèi)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(gè)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T(mén)ensor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(gè)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(wèn)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(jiǎn)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(lèi)思維，它讓用戶(hù)盡可能地專(zhuān)注于實(shí)現(xiàn)自己的想法；4.與google的Tensorflow類(lèi)似，F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開(kāi)發(fā)更新；5.PyTorch作者親自維護(hù)的論壇 供用戶(hù)交流和求教問(wèn)題6.入門(mén)簡(jiǎn)單

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“pytorch如何實(shí)現(xiàn)Tensor變量之間的轉(zhuǎn)換”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無(wú)理由+7*72小時(shí)售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、網(wǎng)站設(shè)計(jì)器、香港服務(wù)器、美國(guó)服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡(jiǎn)單易用、服務(wù)可用性高、性?xún)r(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，專(zhuān)為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶(hù)豐富、多元化的應(yīng)用場(chǎng)景需求。

網(wǎng)站題目：pytorch如何實(shí)現(xiàn)Tensor變量之間的轉(zhuǎn)換-創(chuàng)新互聯(lián)
分享路徑：http://chinadenli.net/article10/ddgogo.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站收錄、網(wǎng)站導(dǎo)航、ChatGPT、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)公司、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、品牌網(wǎng)站制作

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶(hù)投稿、用戶(hù)轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)