? ? ? ? 本文主要介紹pytorch中不同數(shù)據(jù)類型的Tensor矩陣，例如：float32、float64、int32、int64。并將創(chuàng)建好的列表數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成不同數(shù)據(jù)類型的Tensor矩陣，最后進(jìn)行：行復(fù)制的操作。

一、列表轉(zhuǎn)Tensor，復(fù)制行和列向量

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(a)
print(type(a))  #查看a的類型---即列表類型

'''結(jié)果'''
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
<class 'list'>

a = torch.Tensor(a)   #將列表a轉(zhuǎn)成tensor類型
print(a)
print(type(a), a.dtype)   #查看a的類型和a中各個(gè)元素的數(shù)據(jù)類型

'''結(jié)果'''
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])
<class 'torch.Tensor'> torch.float32

a = a.repeat(2, 1)    #將a的行復(fù)制一次，變成兩行，1--表示列不變
print(a)
a = a.repeat(3, 1)    #將a的行復(fù)制兩次，變成三行，1--表示列不變
print(a)

'''結(jié)果'''
tensor([[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],
        [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.]])
tensor([[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],
        [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],
        [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.]])

a = a.repeat(1, 2)    #將a的列復(fù)制一次，增廣列數(shù)，原來的兩倍，1--表示行不變
print(a)
a = a.repeat(1, 3)    #將a的列復(fù)制一次，增廣列數(shù)，原來的三倍，1--表示行不變
print(a)

'''結(jié)果'''
tensor([[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.,  1.,  2.,  3.,  4.,
          5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.]])
tensor([[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.,  1.,  2.,  3.,  4.,
          5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,
          9., 10.]])

二、轉(zhuǎn)Tensor矩陣中元素的數(shù)據(jù)類型

a = torch.Tensor(a)   #將列表a轉(zhuǎn)成tensor類型
print(a)
print(a.dtype)   #查看a中各個(gè)元素的數(shù)據(jù)類型
a = a.type(torch.FloatTensor)   #轉(zhuǎn)float32數(shù)據(jù)類型
print(a)
print(a.dtype)

'''結(jié)果'''
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])
torch.float32
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])
torch.float32

a = torch.Tensor(a)   #將列表a轉(zhuǎn)成tensor類型
print(a)
print(a.dtype)   #查看a中各個(gè)元素的數(shù)據(jù)類型
a = a.type(torch.DoubleTensor)   #轉(zhuǎn)float64數(shù)據(jù)類型
print(a)
print(a.dtype)

'''結(jié)果'''
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])
torch.float32
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.], dtype=torch.float64)
torch.float64

a = torch.Tensor(a)   #將列表a轉(zhuǎn)成tensor類型
print(a)
print(a.dtype)   #查看a中各個(gè)元素的數(shù)據(jù)類型
a = a.type(torch.IntTensor)   #轉(zhuǎn)int32數(shù)據(jù)類型
print(a)
print(a.dtype)

'''結(jié)果'''
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])
torch.float32
tensor([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10], dtype=torch.int32)
torch.int32

a = torch.Tensor(a)   #將列表a轉(zhuǎn)成tensor類型
print(a)
print(a.dtype)   #查看a中各個(gè)元素的數(shù)據(jù)類型
a = a.type(torch.LongTensor)   #轉(zhuǎn)int64數(shù)據(jù)類型
print(a)
print(a.dtype)

'''結(jié)果'''
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])
torch.float32
tensor([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])
torch.int64

三、求個(gè)贊就行

?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-513859.html

?

到了這里，關(guān)于Pytorch:將列表數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)不同數(shù)據(jù)類型的Tensor矩陣的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！