在程式中，有多種方法進行強制型別轉換。

本博文將介紹一個非常常用的方法：to（）方法。

我們通常使用它來進行GPU和CPU的型別轉換，但其實也可以用來進行torch的dtype轉換。

常見方法：tensor.to(‘cuda:0')

先看官網介紹：

**Performs Tensor dtype and/or device conversion. A torch.dtype and torch.device are inferred from the arguments of self.to(*args,kwargs).

本文舉一個例子，將一個tensor轉化成與另一個tensor相同的資料型別和相同GPU或CPU型別

import torch

device = 'cuda:0'

a = torch.zeros(2,3)
print(type(a))

b = torch.ones(3,4).to(device)
print(type(b))

c = torch.matmul(a,b)
print(type(c))

我們看到這個程式碼會出錯的。因為a和b是不同的device，一個是CPU，一個是GPU，不能執行。

修改如下：

a = a.to(b)
d = torch.matmul(a,b)
print(type(d))

可以看到to還是很好用的，尤其是不確定我們的資料型別和device時。

其實pytorch中還有很多其他方法可以這麼做，以後會繼續介紹。

以上這篇pytorch使用 to 進行型別轉換方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。