关于torch中tensor数据类型的转换
作者：深渊为陵
这篇文章主要介绍了关于torch中tensor数据类型的转换方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
torch中tensor数据类型转换
转换为float32类型：
points = points.type(torch.float32)
读取torch.Tensor数据类型
最近弄一下yolov5的detect.py，想提取一下检测数据，记录
a = torch.tensor(4., device='cuda:0') print(a.item(), a.dtype, a.data, a.int()) ''' 输出： 4.0 torch.float32 tensor(4., device='cuda:0') tensor(4, device='cuda:0', dtype=torch.int32) ********************************************* a.item() 输出里面的数字（yolo中即代表class的下标） a.dtype 输出数据类型 a.data 输出当前的数据，同print(a) a.int() 数据类型转换成整型 '''
torch.Tensor 类型，具体 data 为 tensor(1., device=‘cuda:0’)
跳转看一下类型的定义（ctrl+点击tensor）
a = torch.tensor()
可以看到定义是
def tensor(data: Any, dtype: Optional[_dtype]=None, device: Union[_device, str, None]=None, requires_grad: _bool=False) -> Tensor: ...
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。