torch.float64如何转为torch.ByteTensor

可以使用`torch.round()`将`torch.float64`转换为`torch.float32`，然后使用`torch.ByteTensor()`将其转换为`torch.ByteTensor()`。

示例代码如下：

import torch

x = torch.tensor([0.1, 0.5, 0.9], dtype=torch.float64)
print(x)
# tensor([0.1000, 0.5000, 0.9000], dtype=torch.float64)

y = torch.round(x).float()
print(y)
# tensor([0., 0., 1.])

z = torch.ByteTensor(y)
print(z)
# tensor([0, 0, 1], dtype=torch.uint8)

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torch.cuda.ByteTensor转为torch.cuda.FloatTensor

可以通过以下代码将torch.cuda.ByteTensor转换为torch.cuda.FloatTensor：

import torch

# 创建ByteTensor
x = torch.cuda.ByteTensor(2, 3).random_(0, 2)

# 转换为FloatTensor
y = x.float()

print(x)
print(y)

输出结果：

tensor([[0, 0, 1],
        [0, 1, 1]], device='cuda:0', dtype=torch.uint8)
tensor([[0., 0., 1.],
        [0., 1., 1.]], device='cuda:0')

Input type (torch.cuda.ByteTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same

这个错误通常发生在使用 PyTorch 进行模型训练时，输入数据的数据类型和模型权重的数据类型不匹配导致的。解决这种问题的方法是将输入数据的数据类型转换为与模型权重相同的数据类型。你可以使用 `.to()` 方法将输入数据转换为模型权重所在的设备和数据类型。例如，如果你的模型权重在 GPU 上以浮点数形式存储，你可以这样转换输入数据：

input_data = input_data.to(device=device, dtype=torch.float32)

其中，`device` 是你的模型所在的设备，如 `device=torch.device('cuda:0')`，`dtype` 是你的模型权重的数据类型，如 `torch.float32`。