pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

自己一直以来都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新开一个系列:pytorch和tensorflow的爱恨情仇(相爱相杀。。。)

无论学习什么框架或者是什么编程语言,最基础的就是其基本的数据类型了,接下来我们就一一看看吧。

pytorch版本:0.4.1,准备之后换成1.x版本的。

tensorflow版本:1.15.0,虽然目前tensorflow已经出到2.x版本了,但据说2.x版本的还存在一些bug,就使用目前的1.x版本的了。

1、python基本数据类型

数字型:整型、浮点型、布尔型、复数型。

非数字型:字符串、列表、元组、字典。

使用type可以查看变量的类型:type(变量名)

2、numpy中的数据类型

名称描述
bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False)
int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64)
intc 与 C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64
intp 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64)
int8 字节(-128 to 127)
int16 整数(-32768 to 32767)
int32 整数(-2147483648 to 2147483647)
int64 整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807)
uint8 无符号整数(0 to 255)
uint16 无符号整数(0 to 65535)
uint32 无符号整数(0 to 4294967295)
uint64 无符号整数(0 to 18446744073709551615)
float_ float64 类型的简写
float16 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位
float32 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位
float64 双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 个尾数位
complex_ complex128 类型的简写,即 128 位复数
complex64 复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分)
complex128 复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分)

numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。

这里简要的看下例子,一般情况下我们是这么定义一个数组的:

当然,我们也可以使用如下方式定义:先指定数组中元素的类型,再创建数组

为什么我们要这么定义呢,这么定义不是没有第一种简便吗?这是因为,通过这种方式,我们可以定义自己的数据类型:

这里的i1指代的是int8,

每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码,如下:

字符对应类型
b 布尔型
i (有符号) 整型
u 无符号整型 integer
f 浮点型
c 复数浮点型
m timedelta(时间间隔)
M datetime(日期时间)
O (Python) 对象
S, a (byte-)字符串
U Unicode
V 原始数据 (void)

于是乎,请看以下例子:

说到数据类型,就不得不涉及到数据类型之间的转换,自然而然首先想到的是通过修改dtype的类型来修改数据的类型,但是这存在一些问题,请看以下例子:

>>> a=np.array([1.1, 1.2])
>>> a.dtype
dtype('float64')
>>> a.dtype=np.int16
>>> a.dtype
dtype('int16') 
>>> a
array([-26214, -26215, -26215,  16369,  13107,  13107,  13107,  16371], dtype=int16)
#原来float64相当于4个int16的位宽,这样强制转换后会将他们直接拆开成4个数,
#因此原来的两个float64成了8个int16

我们要使用astype来修改数据类型,看一下例子:

>>> a=np.array([1.1, 1.2])
>>> a.dtype
dtype('float64')
>>> a.astype(np.int16)
array([1, 1], dtype=int16)
>>> a.dtype
dtype('float64') #a的数据类型并没有变
>>> a=a.astype(np.int16) #赋值操作后a的数据类型变化
>>> a.dtype
dtype('int16')
>>> a
array([1, 1], dtype=int16)

 参考:

https://www.runoob.com/numpy/numpy-dtype.html

https://blog.csdn.net/miao20091395/article/details/79276721

3、pytorch中的数据类型

看以下例子:默认使用的数据类型是torch.float32

当然,你也可以指定生成张量的类别,通过以下方式:

在多数情况下,我们都会使用pytorch自带的函数建立张量,看以下例子:

通过以下两种方式可以查看张量的数据类型:

接下来还是要看下数据类型之间的转换,主要有三点:张量之间的数据类型的转换、张量和numpy数组之间的转换、cuda张量和cpu张量的转换

(1) 不同张量之间的类型转换

直接使用(.类型)即可:

我们还可以使用type()来进行转换:

我们同样可以使用type_as()将某个张量的数据类型转换为另一个张量的相同的数据类型:

(2)张量和numpy之间的转换

将numpy数组转换为张量:使用from_numpy()

将张量转换为numoy数组:使用.numpy()

(3) cuda类型和cpu类型之间的转换

cpu类型转换成cuda类型:

a.cuda()或者a.to(device):这里的device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

cuda类型转换为cpu类型:

a.cpu()

这里需要提一句的是,要先将cuda类型转换为cpu类型,才能进一步将该类型转换为numpy类型。

3、tensorflow基本数据类型

定义一个张量:

使用tf.constant建立一个常量,注意:常量是不进行梯度更新的。

(1)张量之间的类型转换:可以使用tf.to_类型()或者tf.cast(),不过前者将要被移除,最好使用tf.cast()

(2) 张量和numpy之间的类型转换

numpy转张量:使用tf.convert_to_tensor()

张量转numpy:由Session.runeval返回的任何张量都是NumPy数组。

(3)tensorflow好像不存在什么gpu张量和cpu张量类型

 

如果有什么错误还请指出,有什么遗漏的还请补充,会进行相应的修改。

posted @ 2020-10-02 10:28  西西嘛呦  阅读(150)  评论(0编辑  收藏