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1. Pytorch上的数据类型

Pytorch的类型可以分为CPU和GPU上的Tensor, 它们拥有的数据类型是基本上是一样的：

• tensor.FloatTensor
• tensor.LongTensor
• tensor.ByteTensor
• tensor.CharTensor
• tensor.ShortTensor
• tensor.IntTensor
• torch.LongTensor

其中torch.Tensor是默认的tensor.FloatTensor的简称。

2. pytorch数据类型之间的转换

tensor = torch.Tensor(3, 5)
## torch.long() 将tensor投射为long类型：
newtensor = torch.long()
## torch.int()将该tensor投射为int类型：
newtensor = torch.int()
## torch.double()将该tensor投射为double类型：
newtensor = torch.double()

一般，只要在Tensor后加long(), int(), double(), float(), byte()等函数就能将Tensor的类型进行转换
除此之外，可以使用type()函数，data为Tensor数据类型，data.type()给出data的类型，如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换为torch.FloatTensor类型的张量, 如果不知道什么类型，可以使用tensor_1.type_as(tensor_2), 将tensor_1转换成tensor_2。

self = torch.LongTensor(3, 5)
# 转换为其他类型
print self.type(torch.FloatTensor)

3. cuda数据类型,cpu类型和一般的数据类型

• 如果没有特别说明：tensor是cpu上的变量
• 使用gpu张量：tensor.cuda()
• 使用cpu张量：tensor.cpu()
• Variable转换成普通的Tensor: variable.data()
• Tesnor转换成numpy array的格式：tensor.numpy()
• numpy数据转换成Tensor: torch.from_numpy(np_data)
• Tensor转换成Variable: Variable(tensor)

Pytorch数据类似pytorch中的tensor, 更重要的是tensor可以使用GPU来加速，并且变成Variable可以实现自动求导的功能，Variable是对Tensor对象的封装。

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逻辑值True和False转成0和1. +0

print(y)
print(y+0)
## 输出结果
tensor([ True, False, False,  True,  True, False, False,  True,  True, False])
tensor([1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0])

3. torch转成numpy数据

tensor.numpy()

import torch
a = torch.tensor(5.388) ## 创建torch变量
print('1',type(a))
a = a.numpy() ## torch转成numpy
print('2',type(a))
a = a.item()## numpy 标量转 python 标量
print('3',type(a))

4. numpy转成python数据

• numpy标量转python类型
  numpy_scalar.item()

• numpy数组转python类型
  numpy_array.tolist()

a = np.array([5.388,0.5])
b = a.tolist()
print('a',type(a))
print('b',type(b))