pytorch常见的Tensor类型详解

Tensor有不同的数据类型,每种类型分别有对应CPU和GPU版本(HalfTensor除外)。默认的Tensor是FloatTensor,可通过torch.set_default_tensor_type修改默认tensor类型(如果默认类型为GPU tensor,则所有操作都将在GPU上进行)。

Tensor的类型对分析内存占用很有帮助,例如,一个size为(1000,1000,1000)的FloatTensor,它有1000*1000*1000=10^9个元素,每一个元素占用32bit/8=4Byte内存,所以共占用大约4GB内存/显存。HalfTensor是专为GPU版本设计的,同样的元素个数,显存占用只有HalfTensor的一半,所以可以极大缓解GPU显存不足的问题,但是由于HalfTensor所能表示的数值大小和精度有限,所以可能出现溢出等问题。

数据类型 CPU Tensor GPU Tensor
32 bit 浮点 torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor
64 bit 浮点 torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor
16 bit 半精度浮点 N/A torch.cuda.HalfTensor
8 bit 无符号整形(0~255) torch.ByteTensor torch.cuda.ByteTensor
8 bit 有符号整形(-128~127) torch.CharTensor torch.cuda.CharTensor
16 bit 有符号整形 torch.ShortTensor torch.cuda.ShortTensor
32 bit 有符号整形 torch.IntTensor torch.cuda.IntTensor
64 bit 有符号整形 torch.LongTensor torch.cuda LongTensor

各数据类型之间可以互相转换,type(new_type)是通用的做法,同时还有float、long、half等快捷方法。CPU tensor和GPU tensor之间的互换是通过tensor.cudatensor.cpu的方法实现。

如:

#设置默认tensor,注意参数是字符串
torch.set_default_tensor_type('torch.IntTensor')
 
a=torch.Tensor(2,3)
print(a)  #a现在是IntTensor

以上这篇pytorch常见的Tensor类型详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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