将 torch.cuda.LongTensor 转换为tensor

将 PyTorch 的 CUDA 长整型 tensor（`torch.cuda.LongTensor`）转换为普通的 tensor（`torch.Tensor`），你可以使用 `.cpu()` 或者 `.to(device='cpu')` 方法。这两个方法都会把 GPU 上的数据复制到 CPU 上。示例如下：

# 假设 'cuda_tensor' 是一个 cuda Long Tensor
cuda_tensor = torch.cuda.LongTensor([1, 2, 3])

# 使用 .cpu() 方法转换
cpu_tensor = cuda_tensor.cpu()

# 或者使用 to 方法指定目标设备为 cpu
cpu_tensor = cuda_tensor.to('cpu')

# 现在 'cpu_tensor' 就是一个在 CPU 上的普通 long 类型 tensor

如果你希望保持数据在 GPU 上但改变数据类型，可以使用 `.long()` 或 `.float()`、`.double()` 等方法，如下所示：

cuda_tensor = cuda_tensor.long()  # 如果cuda_tensor原本就是Long类型，这步可以省略
cpu_tensor = cuda_tensor.type(torch.FloatTensor)  # 将 long 类型转为 float 类型

相关问题

use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu") #使用GPU进行训练 from torch.autograd import Variable from replay_buffer import ReplayMemory, Transition # set up matplotlib is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend() if is_ipython: from IPython import display #plt.ion() use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu")把这段代码改成CPU训练

您可以像这样将上述代码更改为在CPU上进行训练：

import torch
from torch.autograd import Variable
from replay_buffer import ReplayMemory, Transition

device = torch.device("cpu")  # 使用CPU进行训练

# 设置matplotlib
is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend()
if is_ipython:
    from IPython import display

# 定义FloatTensor
FloatTensor = torch.FloatTensor

# 创建replay buffer
memory = ReplayMemory(10000)

# 将模型和优化器移动到CPU上
model = DQN().to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 定义状态转换函数
def state_to_tensor(state):
    return FloatTensor([state])

# 训练模型
for i in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    for t in count():
        # 获取动作
        action = select_action(state)
        # 执行动作并获取下一状态、奖励、是否结束
        next_state, reward, done, _ = env.step(action.item())
        # 转换状态和动作为张量
        state_tensor = state_to_tensor(state)
        action_tensor = LongTensor([action])
        next_state_tensor = state_to_tensor(next_state)
        # 存储状态转换
        memory.push(state_tensor, action_tensor, next_state_tensor, reward)
        # 更新状态
        state = next_state
        # 训练模型
        optimize_model()
        if done:
            break

这里我们将使用CPU进行训练，所以我们将`device`设为`torch.device("cpu")`；将`FloatTensor`设为`torch.FloatTensor`即可。同时，我们还需要将模型和优化器移动到CPU上，可以使用`to`方法将它们移动到CPU上。

torch.cuda.FloatTensor转long

通过查阅引用，我们可以得知torch.cuda.FloatTensor和torch.FloatTensor之间的类型不匹配错误。要将torch.cuda.FloatTensor转换为long类型，可以使用`long()`函数进行类型转换。例如，可以使用以下代码将torch.cuda.FloatTensor转换为long类型：

cuda_tensor = torch.cuda.FloatTensor([1, 2, 3])
long_tensor = cuda_tensor.long()

请注意，这里的`cuda_tensor`是torch.cuda.FloatTensor类型的张量，通过调用`long()`函数，我们将其转换为了long类型的张量`long_tensor`。

另外，引用指出，在使用交叉熵损失函数时，目标值(target)应该是整数类型，以便将其转换为索引值进行one-hot编码。因此，在将torch.cuda.FloatTensor转换为long类型之前，确保目标值是整数类型。

综上所述，要将torch.cuda.FloatTensor转换为long类型，可以使用`long()`函数进行类型转换，并确保目标值是整数类型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the](https://blog.csdn.net/qq_44504069/article/details/130554950)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [torch.cuda.LongTensor but found type torch.cuda.FloatTensor for argument #2 'target'的一种可能原因](https://blog.csdn.net/york1996/article/details/84189741)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [基于socket的聊天app.rar](https://download.csdn.net/download/pox_i/12542186)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]