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如何将torch int64转换为torch LongTensor？

在PyTorch中，可以使用torch.LongTensor()函数将torch.int64类型的张量转换为torch.LongTensor类型的张量。

具体的代码示例如下：

import torch

# 创建一个torch int64类型的张量
int64_tensor = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int64)

# 将torch int64类型的张量转换为torch LongTensor类型的张量
long_tensor = torch.LongTensor(int64_tensor)

print(long_tensor)

输出结果为：

tensor([1, 2, 3])

在这个例子中，我们首先创建了一个torch int64类型的张量int64_tensor，然后使用torch.LongTensor()函数将其转换为torch LongTensor类型的张量long_tensor。最后，我们打印输出了转换后的张量long_tensor。

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相关搜索:Pytorch: TypeError“torch.LongTensor”对象是不可逆的 RuntimeError:输入类型torch.cuda.LongTensor和权重类型torch.cuda.FloatTensor应该相同 TypeError:无法将字符串分配给torch.LongTensor pytoch 在Pytorch ()中，需要类型为torch.LongTensor的对象，但发现参数#2的类型为torch.FloatTensor。如何将3D torch张量切片为2D切片如何将int64转换为datetime？如何将int64转换回timestamp或datetime？如何将PyTorch张量转换为C++ torch：：张量，反之亦然？如何将std::vector<std::vector<double>>转换为torch::Tensor？如何将torch.norm转换为余弦距离

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Tensor 方式的差异：只有 torch.Tensor 是类，其余的三种方式都是函数； torch.Tensor、torch.tensor 和 torch.as_tensor 三种方式可以将数组和列表转换为...Tensor，但是 torch.from_numpy 只能将数组转换为 Tensor（为 torch.from_numpy 函数传入列表，程序会报错）；从程序的输出结果可以看出，四种方式最终都将数组或列表转换为...； >>> import torch >>> import numpy as np >>> array = np.array([1, 2, 3]) >>> print(array) int64 #...，此时 np.array(1, 2, 3) 数组的数据类型为 int64，因此使用 torch.tensor 函数创建的 Tensor 的数据类型为 torch.LongTensor。...通过前面的介绍后这句话非常好理解，因为不管传入 mean 和 std 参数的张量形状如何，只要代码正确，最终都会被转换为相同的形状。

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变量类型(cpugpu)

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