將pytorch轉(zhuǎn)成longtensor的簡(jiǎn)單方法
我就廢話不多說(shuō)了,直接上代碼了。非常簡(jiǎn)單哦!
pytorch轉(zhuǎn)成longtensor
b = torch.rand(3,3)#得到的是floattensor值, b = b.long()#得到的是longtensor值
pytorch tensor轉(zhuǎn)換實(shí)例
import torch
import numpy as np
#(1,3,16,2,2)
# 1個(gè)視頻,16個(gè)關(guān)鍵幀,3通道,長(zhǎng)為2寬為2
# 即一個(gè)視頻,有16張 3通道,長(zhǎng)為2寬為2 的圖像
data = np.array([[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
,[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
,[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
,[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]])
print data
torch_data = torch.FloatTensor(data) # 轉(zhuǎn)tensor
print torch_data
b = torch_data.view(1,3,16,2,2)
print b
以上這篇將pytorch轉(zhuǎn)成longtensor的簡(jiǎn)單方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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