torch中astype函数的用法

astype函数用于将张量的数据类型转换为指定的数据类型。它的语法如下：

torch.Tensor.astype(dtype)

其中，dtype是指定的数据类型，可以是torch.float、torch.double、torch.int等。

例如，将一个张量转换为float类型：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
x = x.astype(torch.float)
print(x)

输出：

tensor([1., 2., 3.])

相关问题

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]
[ .reference_list ]

mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask.astype("int64")), self.n_classes) AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'astype'

非常抱歉，我的前一条回答中有误。在PyTorch中，张量对象没有`astype()`方法，因此不能直接使用`astype()`方法将其转换为指定的数据类型。相反，可以使用`tensor.type()`方法或`tensor.to(dtype)`方法将张量转换为指定的数据类型。在本例中，您可以按照以下方式修改代码：

if self.onehot_y:
    mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(dim=1)
    mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes)
    mask = mask.transpose(0, 3, 1, 2)

修改后的代码中，我们首先将NumPy数组`mask`转换为PyTorch张量，并使用`type()`方法将其转换为`torch.int64`类型的张量。然后，我们使用`F.one_hot()`函数将张量进行one-hot编码，并使用`transpose()`函数将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排，即将批次大小（如果有的话）移动到第0个维度的位置，将通道数移动到第1个维度的位置，将高度移动到第2个维度的位置，将宽度移动到第3个维度的位置。