torch.cast

在 PyTorch 中没有 `torch.cast` 方法，如果需要将张量的数据类型转换为其他类型，可以使用 `torch.Tensor.to()` 方法或张量的类型转换方法。例如，将一个 FloatTensor 转换为 IntTensor，可以使用以下代码：

import torch

float_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
int_tensor = float_tensor.to(torch.int)

此外，还可以使用 `tensor.float()`、`tensor.double()`、`tensor.long()` 等方法来转换数据类型。例如，将一个 IntTensor 转换为 FloatTensor，可以使用以下代码：

import torch

int_tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
float_tensor = int_tensor.float()

相关问题

解释代码：y_multiclass = torch.from_numpy(y_multiclass_np).view(-1,1) if not torch.is_tensor(y_multiclass_np) else y_multiclass_np y_multiclass=y_multiclass.view(-1) self.y_matrix = torch.stack([self.cast(y_multiclass, k) for k in range(self.n_svm)],0).to(self.device) self.kernel = kernel a = self.a b = self.b

这段代码是将多分类问题转换为多个二分类问题，用于支持向量机的分类器训练。首先将标签y_multiclass_np转换为Tensor类型的y_multiclass，并且将它转为一维的数组。然后根据分类器的数目self.n_svm，将每个类别k的标签y_multiclass转化为一个向量，即将除了类别k外的标签设置为-1，将类别k的标签设置为+1，并且将这些向量按行合并起来，即构成了一个矩阵self.y_matrix。其中，self.cast函数是将标签的数据类型转换为float，用于支持向量机的计算。最后用指定的核函数kernel对训练数据进行训练，求解超平面方程的系数a和b。

tf.cast转pytorch

在 PyTorch 中，可以使用 `tensor.type()` 或 `tensor.to(dtype)` 方法来实现 `tf.cast` 的功能，其中 `dtype` 参数可以指定目标数据类型。例如，将一个 FloatTensor 转换为 IntTensor，可以使用以下代码：

import torch

float_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
int_tensor = float_tensor.to(torch.int)

此外，还可以使用 `tensor.float()`、`tensor.double()`、`tensor.long()` 等方法来转换数据类型。例如，将一个 IntTensor 转换为 FloatTensor，可以使用以下代码：

import torch

int_tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
float_tensor = int_tensor.float()