torch.type

引用\[2\]中提到了torch.type()函数的用法，它可以返回一个张量的类型。如果没有提供new_type参数，则返回当前张量的类型。如果提供了new_type参数，则将当前张量转换为指定的类型。例如，如果有一个张量t1，可以使用t1.type()来获取它的类型。而torch.type_as()函数可以将一个张量转换为另一个张量的类型。它可以同步完成CPU类型和GPU类型的转换。如果张量已经是指定类型，则不会进行转换。\[2\]

所以，torch.type()函数可以用来获取张量的类型，而torch.type_as()函数可以将一个张量转换为另一个张量的类型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch张量torch.Tensor类型的构建与相互转换以及torch.type()和torch.type_as()的用法](https://blog.csdn.net/genous110/article/details/87038787)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pytorch中支持的tensor的数据类型及它们的相互转换](https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/110293966)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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