不吹不黑，记录一个pytorch的类型相关的问题：

在C语言中，整数与浮点数运算，整数会被提升为浮点数。于是在pytorch中，我就写下了如下的代码：

import torch
import numpy as np
a = torch.from_numpy(np.asarray([2]))
b = a / 3.0

本来以为，a是个整型变量，用它去除以一个浮点数，a应该会强制转化为浮点数类型吧？但是，运行结果告诉我，b是一个整型的Tensor,而且值为0！

也就是说，在pytorch里面，整数除以浮点数会被转化为整数除以整数！！！

坑，这是我用来算准确率的一段代码，然后我就看着准确率一直是0，求我的内心的阴影面积。。。。。。

查看pytorch的源码发现，这货在做除法的时候，会进行隐式类型转换，比如现有的版本里面，会把自己转化为小数，再取倒数后乘以除数，然后再转化为自己的类型！！！怕了怕了。

除法源码​ github.com

总之，在pytorch里面，不要让两个类型不同的东西做任何运算，其中涉及到的隐式转换可太坑了。。。

顺便说一句，在JavaScript里面是没有整数的，所以JS里面 。

1 / 2 === 0

再顺便说一句，Python2和Python3的整数除法是不一样的。

顺便再说一句，由于pytorch的隐式类型转换，整数除以小数可能会发生除0异常：

import torch

x = torch.arange(end=2)
print(x / 0.1)

这里0.1会被转化成整数类型，也就是0。 =_=!

详见 这个issue