Pytorch中支持的tensor的数据类型及它们的相互转换

2024年4月18日 331次阅读 来源: John

Pytorch中tensor的类型

  • Pytorch中定义了8种CPU张量类型和对应的GPU张量类型,CPU类型（如torch.FloatTensor）中间加一个cuda即为GPU类型（如torch.cuda.FloatTensor）
  • torch.Tensor()、torch.rand()、torch.randn() 均默认生成 torch.FloatTensor型
  • 相同数据类型的tensor才能做运算

一个例子：

  • torch.FloatTensor(2,3) #构建一个2*3 Float类型的张量
  • torch.DoubleTensor(2,3) #构建一个2*3 Double类型的张量
  • torch.HalfTensor (2,3) #构建一个2*3 HalfTenso类型的张量
  • torch.ByteTensor(2,3) #构建一个2*3 Byte类型的张量
  • torch.CharTensor(2,3) #构建一个2*3 Char类型的张量
  • torch.ShortTensor(2,3) #构建一个2*3 Short类型的张量
  • torch.IntTensor(2,3) #构建一个2*3 Int类型的张量
  • torch.LongTensor(2,3) #构建一个2*3 Long类型的张量
import torch
print(torch.FloatTensor(2,3).type()) #构建一个2*3 Float类型的张量
print(torch.DoubleTensor(2,3).type()) #构建一个2*3 Double类型的张量
print(torch.HalfTensor (2,3).type()) #构建一个2*3 HalfTenso类型的张量
print(torch.ByteTensor(2,3).type()) #构建一个2*3 Byte类型的张量
print(torch.CharTensor(2,3).type()) #构建一个2*3 Char类型的张量
print(torch.ShortTensor(2,3).type()) #构建一个2*3 Short类型的张量
print(torch.IntTensor(2,3).type()) #构建一个2*3 Int类型的张量
print(torch.LongTensor(2,3).type()) #构建一个2*3 Long类型的张量


torch.FloatTensor
torch.DoubleTensor
torch.HalfTensor
torch.ByteTensor
torch.CharTensor
torch.ShortTensor
torch.IntTensor
torch.LongTensor

tensor数据类型转换方法

  • 使用独立的函数如 int(),float()等进行转换
  • 使用torch.type()函数，直接显示输入需要转换的类型
  • 使用type_as()函数，将该tensor转换为另一个tensor的type

使用独立的函数

import torch

tensor = torch.randn(2, 2)
print(tensor.type())

# torch.long() 将tensor转换为long类型
long_tensor = tensor.long()
print(long_tensor.type())

# torch.half()将tensor转换为半精度浮点类型
half_tensor = tensor.half()
print(half_tensor.type())

# torch.int()将该tensor转换为int类型
int_tensor = tensor.int()
print(int_tensor.type())

# torch.double()将该tensor转换为double类型
double_tensor = tensor.double()
print(double_tensor.type())

# torch.float()将该tensor转换为float类型
float_tensor = tensor.float()
print(float_tensor.type())

# torch.char()将该tensor转换为char类型
char_tensor = tensor.char()
print(char_tensor.type())

# torch.byte()将该tensor转换为byte类型
byte_tensor = tensor.byte()
print(byte_tensor.type())

# torch.short()将该tensor转换为short类型
short_tensor = tensor.short()
print(short_tensor.type())


torch.FloatTensor
torch.LongTensor
torch.HalfTensor
torch.IntTensor
torch.DoubleTensor
torch.FloatTensor
torch.CharTensor
torch.ByteTensor
torch.ShortTensor

使用torch.type()函数

type(new_type=None, async=False)如果未提供new_type，则返回类型，否则将此对象转换为指定的类型。 如果已经是正确的类型，则不会执行且返回原对象，用法如下：

t1 = torch.LongTensor(3, 5)
print(t1.type())
# 转换为其他类型
t2=t1.type(torch.FloatTensor)
print(t2.type())


torch.LongTensor
torch.FloatTensor

使用type_as()函数

  • 这个函数的作用是将该tensor转换为另一个tensor的type,可以同步完成转换CPU类型和GPU类型，如torch.IntTensor–>torch.cuda.floatTendor.
  • 如果张量已经是指定类型，则不会进行转换
t1=torch.Tensor(2,3)
t2=torch.IntTensor(3,5)
t3=t1.type_as(t2)
print(t3.type())


torch.IntTensor

    原文作者：John
    原文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/64647295
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