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。
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 bpytorch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
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