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怎么將pytorch轉(zhuǎn)換成longtensor-創(chuàng)新互聯(lián)

今天就跟大家聊聊有關(guān)怎么將pytorch轉(zhuǎn)換成longtensor,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

創(chuàng)新互聯(lián)公司主要業(yè)務(wù)有網(wǎng)站營銷策劃、成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站建設(shè)、微信公眾號開發(fā)、小程序設(shè)計、H5建站、程序開發(fā)等業(yè)務(wù)。一次合作終身朋友,是我們奉行的宗旨;我們不僅僅把客戶當客戶,還把客戶視為我們的合作伙伴,在開展業(yè)務(wù)的過程中,公司還積累了豐富的行業(yè)經(jīng)驗、成都全網(wǎng)營銷資源和合作伙伴關(guān)系資源,并逐漸建立起規(guī)范的客戶服務(wù)和保障體系。 

pytorch轉(zhuǎn)成longtensor

b = torch.rand(3,3)#得到的是floattensor值,
b = b.long()#得到的是longtensor值

pytorch tensor轉(zhuǎn)換實例

import torch
import numpy as np
 
#(1,3,16,2,2)
# 1個視頻,16個關(guān)鍵幀,3通道,長為2寬為2
# 即一個視頻,有16張 3通道,長為2寬為2 的圖像
data = np.array([[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
         ,[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
         ,[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
         ,[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]])
 
print data
 
torch_data = torch.FloatTensor(data) # 轉(zhuǎn)tensor
print torch_data
 
b = torch_data.view(1,3,16,2,2)
print b
pytorch的優(yōu)點

1.PyTorch是相當簡潔且高效快速的框架;2.設(shè)計追求最少的封裝;3.設(shè)計符合人類思維,它讓用戶盡可能地專注于實現(xiàn)自己的想法;4.與google的Tensorflow類似,F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開發(fā)更新;5.PyTorch作者親自維護的論壇 供用戶交流和求教問題6.入門簡單

看完上述內(nèi)容,你們對怎么將pytorch轉(zhuǎn)換成longtensor有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容,請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。

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