關于torch中tensor數據類型的轉換
更新時間：2022年11月11日 09:42:33 作者：深淵為陵
這篇文章主要介紹了關于torch中tensor數據類型的轉換方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
torch中tensor數據類型轉換
轉換為float32類型：
points = points.type(torch.float32)
讀取torch.Tensor數據類型
最近弄一下yolov5的detect.py，想提取一下檢測數據，記錄
a = torch.tensor(4., device='cuda:0') print(a.item(), a.dtype, a.data, a.int()) ''' 輸出： 4.0 torch.float32 tensor(4., device='cuda:0') tensor(4, device='cuda:0', dtype=torch.int32) ********************************************* a.item() 輸出里面的數字（yolo中即代表class的下標） a.dtype 輸出數據類型 a.data 輸出當前的數據，同print(a) a.int() 數據類型轉換成整型 '''
torch.Tensor 類型，具體 data 為 tensor(1., device=‘cuda:0’)
跳轉看一下類型的定義（ctrl+點擊tensor）
a = torch.tensor()
可以看到定義是
def tensor(data: Any, dtype: Optional[_dtype]=None, device: Union[_device, str, None]=None, requires_grad: _bool=False) -> Tensor: ...
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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