pytorch使用 to 進(jìn)行類(lèi)型轉(zhuǎn)換方式
在程序中，有多種方法進(jìn)行強(qiáng)制類(lèi)型轉(zhuǎn)換。
本博文將介紹一個(gè)非常常用的方法：to（）方法。
我們通常使用它來(lái)進(jìn)行GPU和CPU的類(lèi)型轉(zhuǎn)換，但其實(shí)也可以用來(lái)進(jìn)行torch的dtype轉(zhuǎn)換。
常見(jiàn)方法：tensor.to(‘cuda:0')
先看官網(wǎng)介紹：
**Performs Tensor dtype and/or device conversion. A torch.dtype and torch.device are inferred from the arguments of self.to(*args, kwargs).
本文舉一個(gè)例子，將一個(gè)tensor轉(zhuǎn)化成與另一個(gè)tensor相同的數(shù)據(jù)類(lèi)型和相同GPU或CPU類(lèi)型
import torch device = 'cuda:0' a = torch.zeros(2, 3) print(type(a)) b = torch.ones(3, 4).to(device) print(type(b)) c = torch.matmul(a, b) print(type(c))
我們看到這個(gè)代碼會(huì)出錯(cuò)的。因?yàn)閍和b是不同的device，一個(gè)是CPU，一個(gè)是GPU，不能運(yùn)行。
修改如下：
a = a.to(b) d = torch.matmul(a, b) print(type(d))
可以看到to還是很好用的，尤其是不確定我們的數(shù)據(jù)類(lèi)型和device時(shí)。
其實(shí)pytorch中還有很多其他方法可以這么做，以后會(huì)繼續(xù)介紹。
以上這篇pytorch使用 to 進(jìn)行類(lèi)型轉(zhuǎn)換方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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