今天就跟大家聊聊有关torch.Tensor.type()方法如何使用，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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总结:
该方法的功能是:
当不指定dtype时,返回类型.
当指定dtype时,返回类型转换后的数据,如果类型已经符合要求,
那么不做额外的复制,返回原对象.
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C:\Users\chenxuqi>conda activate ssd4pytorch2_2_0(ssd4pytorch2_2_0) C:\Users\chenxuqi>python
Python 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import torch>>> a = torch.ones(2,3)>>> a.type()'torch.FloatTensor'>>> a.dtype
torch.float32>>>>>> a
tensor([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]])>>>>>>>>>>>>>>> b = a.type(dtype='torch.DoubleTensor')>>> b
tensor([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)>>> b.type()'torch.DoubleTensor'>>> b.dtype
torch.float64>>>>>>>>>>>> b = a.type(dtype='torch.cuda.DoubleTensor')>>> b
tensor([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)>>> b.type()'torch.cuda.DoubleTensor'>>> b.dtype
torch.float64>>>>>>>>> a
tensor([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]])>>> a.type()'torch.FloatTensor'>>> a.dtype
torch.float32>>>>>>>>>>>>
看完上述内容，你们对torch.Tensor.type()方法如何使用有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
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