每天五分钟玩转深度学习pytorch：pytorch中的张量类型
本文重点
和numpy一样，pytorch中也有自己的类型，本节课程我们将对它的类型进行介绍，并且学习不同的类型之间的转换，这是pytorch的基础。
基本类型
pytorch的基本变量称为张量Tensor,这张表是pytorch中的类型，Tensor有不同的类型，他和很多编程语言中的类型相似，它有 32 位浮点型 torch.Float Tensor、 64 位浮点型 torch.DoubleTensor、 16 位整型 torch.ShortTensor、 32 位 整型 torch.lntTensor 和 64 位整型 torch.LongTensor。
它分为CPU版本和GPU版本，当我们把张量放到CPU的时候，此时张量为CPU tensor，当我们把张量放到GPU的时候，此时的张量为GPU tensor。
pytorch默认的类型为torch.FloatTensor,我们可以使用torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)来修改pytorch的默认类型为DoubleTensor
pytorch中常用的类型
torch.FloatTensor（默认类型）
torch.IntTensor
torch.LongTensor
torch.DoubleTensor
torch.ByteTensor(程序中返回真假)
判断一个张量的类型
import torch
a=torch.randn(2,3)#正太分布
print(a.type原文地址：https://blog.csdn.net/huanfeng_AI/article/details/138589884
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