1 基本类型

PyTorch的数据类型为各式各样的tensor，tensor可以理解为高维矩阵，与Numpy中的array类似。

PyTorch中的tensor包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型。

Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型。

通过使用type函数可以查看变量类型，即当data为tensor数据类型时，使用data.type()可以得到data的数据类型。

更多信息参考

torch.Tensor - PyTorch中文文档​pytorch-cn.readthedocs.iotorch.Tensor - PyTorch 1.7.0 documentation​pytorch.org

2 类型转换

2.1 CPU tensor和GPU tensor之间的转换

（1）从CPU tensor到GPU tensor，使用data.cuda()。

（2）从GPU tensor到CPU tensor，使用data.cpu()。

2.2 Tensor与Numpy array之间的转换

（1）Tensor到Numpy array可以使用data.numpy()，其中data的类型为torch.Tensor。

（2）Numpy array到Tensor可以使用torch.from_numpy(data)，其中data的类型为numpy.ndarray。

2.3 CPU tensor之间的转换或GPU tensor之间的转换

（1）一般只要在tensor后加long()，int()，double()，float()，byte()等函数就能将tensor进行类型转换。

例如：Torch.LongTensor转换为Torch.FloatTensor，直接使用data.float()即可。

（2）还可以使用type()函数。

当data为tensor数据类型，如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换data为torch.FloatTensor类型张量。

（3）当不知道要转换为什么数据类型，但需要求a1，a2两个张量的乘积时，可以使用a1.type_as(a2)将a1转换为a2同类型。