杭州最好的网站设计公司,免费网站提交入口,网站策划知识,网站代码需要注意什么东西在程序中#xff0c;有多种方法进行强制类型转换。本博文将介绍一个非常常用的方法#xff1a;to()方法。我们通常使用它来进行GPU和CPU的类型转换#xff0c;但其实也可以用来进行torch的dtype转换。常见方法#xff1a;tensor.to(‘cuda:0)先看官网介绍#xff1a;**Per…在程序中有多种方法进行强制类型转换。本博文将介绍一个非常常用的方法to()方法。我们通常使用它来进行GPU和CPU的类型转换但其实也可以用来进行torch的dtype转换。常见方法tensor.to(‘cuda:0)先看官网介绍**Performs Tensor dtype and/or device conversion. A torch.dtype and torch.device are inferred from the arguments of self.to(*args, kwargs).本文举一个例子将一个tensor转化成与另一个tensor相同的数据类型和相同GPU或CPU类型import torchdevice cuda:0a 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))我们看到这个代码会出错的。因为a和b是不同的device一个是CPU一个是GPU不能运行。修改如下a a.to(b)d torch.matmul(a, b)print(type(d))可以看到to还是很好用的尤其是不确定我们的数据类型和device时。其实pytorch中还有很多其他方法可以这么做以后会继续介绍。以上这篇pytorch使用 to 进行类型转换方式就是小编分享给大家的全部内容了希望能给大家一个参考也希望大家多多支持脚本之家。
