在程序中，有多種方法進行強制類型轉換。
本博文將介紹一個非常常用的方法：to（）方法。
我們通常使用它來進行GPU和CPU的類型轉換，但其實也可以用來進行torch的dtype轉換。
常見方法：tensor.to(‘cuda:0')
先看官網介紹：
**Performs Tensor dtype and/or device conversion. A torch.dtype and torch.device are inferred from the arguments of self.to(*args, kwargs).
本文舉一個例子，將一個tensor轉化成與另一個tensor相同的數據類型和相同GPU或CPU類型
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import torchdevice = '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)) |
我們看到這個代碼會出錯的。因為a和b是不同的device，一個是CPU，一個是GPU，不能運行。
修改如下：
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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據類型和device時。
其實pytorch中還有很多其他方法可以這么做，以后會繼續介紹。
以上這篇pytorch使用 to 進行類型轉換方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持服務器之家。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/100175612
