张量转换成Long类型
时间: 2023-11-16 20:07:08 浏览: 35
在PyTorch中,可以使用`long()`函数将张量转换为长整型(int64)类型。示例代码如下:
```python
import torch
# 创建一个整型张量
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
# 将整型张量转换为长整型张量
x = x.long()
# 打印结果
print(x)
```
输出结果为:
```
tensor([1, 2, 3, 4])
```
请注意,如果张量中的元素超出了长整型的范围,则会导致溢出错误。因此,在转换类型之前,请确保你的张量中的元素不会超出长整型的范围。
相关问题
如何将列表转换成张量
要将一个列表转换成张量,可以使用Python的NumPy库或者PyTorch库。在NumPy中,可以使用`numpy.array()`函数将列表转换成NumPy数组,然后使用`numpy.asarray()`函数将NumPy数组转换成张量。示例如下:
```python
import numpy as np
import torch
# 将列表转换成NumPy数组
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.array(my_list)
# 将NumPy数组转换成张量
my_tensor = torch.from_numpy(my_array)
print(my_tensor)
```
在PyTorch中,可以直接使用`torch.Tensor()`函数将列表转换成张量。示例如下:
```python
import torch
# 将列表转换成张量
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_tensor = torch.Tensor(my_list)
print(my_tensor)
```
需要注意的是,在PyTorch中,`torch.Tensor()`函数默认返回的是FloatTensor类型的张量。如果需要返回其他类型的张量,可以使用`torch.LongTensor()`、`torch.IntTensor()`等函数。
torch long类型
torch long类型是PyTorch中的一种数据类型,表示64位有符号整数。它可以存储整数数字,例如0、1、2、3、-1、-2等等。在PyTorch中,long类型可以用torch.tensor()函数来创建,或者通过将其他类型的张量转换为long类型张量来创建。例如,以下代码将创建一个大小为3x3的long类型张量:
```
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=torch.long)
print(x)
```
输出为:
```
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
```