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pytorch关于Tensor的数据类型说明

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好的，下面是关于“PyTorch关于Tensor的数据类型说明”的完整攻略。

1. Tensor数据类型

在PyTorch中，Tensor最基本的数据类型，它是一个多维数组，可以用来表示向量、矩阵、张量等。Tensor有多种数据类型，包括点型、整型、布尔型等。下面是一些常见的Tensor数据类型：

  • torch.FloatTensor：32位浮点型
  • torch.DoubleTensor：64位浮点型
  • torch.HalfTensor：16位浮点型
  • torch.ByteTensor：8位无符号整型
  • torch.ShortTensor：16位有符号整型
  • torch.IntTensor：32有符号整型
  • torch.LongTensor：64位有符号整型
  • torch.BoolTensor：布尔型

2. 示例说明

2.1 创建Tensor

可以使用torch.Tensor()函数创建一个Tensor，如下所示：

import torch

# 创建一个5x3的浮点型Tensor
x = torch.Tensor(5, 3)
print(x)

输出结果如下：

tensor([[ 0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00],
        [ 0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00],
        [ 0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00],
        [ 0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00],
        [ 0.0000e+00,  0.0000e00,  0.0000e+00]])

在上面的代码中，我们使用torch.Tensor()函数创建了一个5×3的浮点型Tensor，并将其赋值给变量x。然后，我们使用print()函数输出了x的值。

2.2 Tensor数据类型转换

可以使用Tensor的type()方法将其转换为其他数据类型，如下所示：

import torch

# 创建一个5x3的浮点型Tensor
x = torch.Tensor(5, 3)
print(x.type())

# 将Tensor转换为64位浮点型
x = x.double()
print(x.type())

输出结果如下：

torch.FloatTensor
torch.DoubleTensor

在上面的代码中，我们首先使用torch.Tensor()函数创建了一个5×3的浮点型Tensor，并使用type()方法输出了其数据类型。然后，我们使用double()方法将其转换为64位浮点型，并再次使用type()方法输出了其数据类型。

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