pytorch实现Tensor变量之间的转换
系统默认是torch.FloatTensor类型
data=torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量，类型为FloatTensor
data.cuda()就转换为GPU的张量类型，torch.cuda.FloatTensor类型
(1)CPU或GPU之间的张量转换
在Tensor后加long(),int(),double(),float(),byte()等函数就能将Tensor进行类型转换type()函数，
data为Tensor数据类型，data.type()为给出data的类型，
如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换为torch.FloatTensor类型张量
(2)CPU张量转化成GPU张量
data.cuda()
(3)GPU张量转化成CPU张量
data.cpu()
(4)Variable变量转换成普通的Tensor
Variable是一个Wrapper,装在里面的data是tensor，如果Var是Variable变量，使用Var.data获得Tensor变量
(5)Tensor与numpyarray之间的转换
Tensor->numpy使用data.numpy(),data为Tensor变量
Numpy->Tensor使用torch.from_numpy(data)，data为numpy变量
(6)分别获取张量和数组的尺寸,注意size的使用
torch张量
获取张量的尺寸a.size()
numpy数组
获取数组的尺寸b.shape
获取数组中元素的个数:b.size(这里和张量中的属性的size的含义不同)
(7)升维和降维的问题
unsqueeze(N)升维到第N维
squeeze(N)降维第N维
需要做如下操作:
x=x.unsqueeze(0)假如x=(3,1080,1920)操作后x=(1,3,1080,1920)
降维也是做同样的操作
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