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关于torch中tensor数据类型的转换

 更新时间：2022年11月11日 09:42:33   作者：深渊为陵  
这篇文章主要介绍了关于torch中tensor数据类型的转换方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

torch中tensor数据类型转换

转换为float32类型：

points = points.type(torch.float32)

读取torch.Tensor数据类型

最近弄一下yolov5的detect.py，想提取一下检测数据，记录

a = torch.tensor(4., device='cuda:0')
print(a.item(), a.dtype, a.data, a.int())
'''
输出：
4.0 
torch.float32 
tensor(4., device='cuda:0') 
tensor(4, device='cuda:0', dtype=torch.int32)
*********************************************
a.item()  输出里面的数字（yolo中即代表class的下标）
a.dtype	输出数据类型
a.data	输出当前的数据，同print(a)
a.int() 数据类型转换成整型
'''

torch.Tensor 类型，具体 data 为 tensor(1., device=‘cuda:0’)

跳转看一下类型的定义（ctrl+点击tensor）

a = torch.tensor()

可以看到定义是

def tensor(data: Any, dtype: Optional[_dtype]=None, 
device: Union[_device, str, None]=None, 
requires_grad: _bool=False) -> Tensor: ...

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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