怎么将pytorch转换成longtensor-创新互联

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pytorch转成longtensor

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

pytorch tensor转换实例

import torch
import numpy as np
 
#(1,3,16,2,2)
# 1个视频,16个关键帧,3通道,长为2宽为2
# 即一个视频,有16张 3通道,长为2宽为2 的图像
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) # 转tensor
print torch_data
 
b = torch_data.view(1,3,16,2,2)
print b
pytorch的优点

1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架;2.设计追求最少的封装;3.设计符合人类思维,它让用户尽可能地专注于实现自己的想法;4.与google的Tensorflow类似,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新;5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单

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