pytorch数据格式转换

pytorch数据格式转换

1. numpy转换为tensor

torch.tensor([ ], dtype=, device= )

 device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
 data = torch.tensor(data, dtype=torch.float, device=device)
 # double类型
 c = torch.tensor((1,2,3,4,5),dtype = torch.double)

或者

X = torch.from_numpy(X).double()
y = torch.from_numpy(y).double()

2. 数据格式汇总

torch.FloatTensor(2,3) #构建一个23 Float类型的张量
torch.DoubleTensor(2,3) #构建一个23 Double类型的张量
torch.HalfTensor (2,3) #构建一个23 HalfTenso类型的张量
torch.ByteTensor(2,3) #构建一个23 Byte类型的张量
torch.CharTensor(2,3) #构建一个23 Char类型的张量
torch.ShortTensor(2,3) #构建一个23 Short类型的张量
torch.IntTensor(2,3) #构建一个23 Int类型的张量
torch.LongTensor(2,3) #构建一个23 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

3.使用独立函数

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

import torch

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

4. 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

5. 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())