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我就废话不多说了，直接上代码了。非常简单哦！
pytorch转成longtensor
b = torch.rand(3,3)#得到的是floattensor值， b = b.long()#得到的是longtensor值
pytorch tensor转换实例
import torch import numpy as np #(1,3,16,2,2) # 1个视频，16个关键帧，3通道，长为2宽为2 # 即一个视频，有16张 3通道，长为2宽为2 的图像 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<p style="color:transparent">来源gao!%daima.com搞$代*!码网</p>,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) # 转tensor print torch_data b = torch_data.view(1,3,16,2,2) print b
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