mindspore.Tensor.to

mindspore.Tensor.to(dtype=None, non_blocking=False, copy=False) → Tensor[源代码]

转换Tensor的数据类型。

说明

当将复数转换为布尔类型时，复数的虚部不被考虑。只要实部非零，它就返回True；否则，返回False。
non_blocking 和 copy 在静态图或者jit内部不生效。

参数：

dtype (dtype.Number, 可选) - 输出Tensor的有效数据类型，只允许常量值。bool类型仅在PyNative模式下支持。默认值是 None 。
non_blocking (bool, 可选) - 数据异步转换。如果是 True ，数据类型异步转换。如果是 False ，数据同步转换。默认值是 False 。
copy (bool, 可选) - 当 copy 设置为 True 时，即使Tensor已经符合所需的转换，也会创建一个新的Tensor。默认值是 False 。

返回：

Tensor，其数据类型为 dtype 。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor
>>> input_np = np.random.randn(2, 3, 4, 5).astype(np.float32)
>>> input = Tensor(input_np)
>>> dtype = mindspore.int32
>>> output = input.to(dtype)
>>> print(output.dtype)
Int32
>>> print(output.shape)
(2, 3, 4, 5)

mindspore.Tensor.to(device=None, dtype=None, non_blocking=False, copy=False) → Tensor[源代码]

将Tensor的设备和数据类型转换成指定的 device 和 dtype 。

说明

device、 non_blocking 和 copy 在静态图或者jit内部不生效。

参数：

device (string, 可选) - 用于指定输出Tensor所在的硬件设备。默认是 None 。
dtype (dtype.Number, 可选) - 输出Tensor的有效数据类型，只允许常量值。bool类型仅在PyNative模式下支持。默认值是None。
non_blocking (bool, 可选) - 数据异步转换。如果是 True ，数据类型异步转换。如果是 False ，数据同步转换。默认值是 False 。
copy (bool, 可选) - 当 copy 设置为 True 时，即使Tensor已经符合所需的转换，也会创建一个新的Tensor。默认值是 False 。

返回：

Tensor，其所在的设备为 device ，其数据类型为 dtype 。

支持平台：

Ascend CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor
>>> input_np = np.random.randn(2, 3, 4, 5).astype(np.float32)
>>> input = Tensor(input_np)
>>> dtype = mindspore.int32
>>> output = input.to("Ascend")
>>> print(output.device)
"Ascend:0"

mindspore.Tensor.to(other, non_blocking=False, copy=False) → Tensor[源代码]

转换Tensor的设备和数据类型，转换后的Tensor和 other 保持相同的设备和数据类型。

说明

non_blocking 和 copy 在静态图或者jit内部不生效。

参数：

other (Tensor) - 输出Tensor的 device 和 dtype 需要和 other 保持一致。
non_blocking (bool, 可选) - 数据异步转换。如果是 True ，数据类型异步转换。如果是 False ，数据同步转换。默认值是 False 。
copy (bool, 可选) - 当 copy 设置为 True 时，即使Tensor已经符合所需的转换，也会创建一个新的Tensor。默认值是 False 。

返回：

Tensor，其所在的设备和数据类型需要和 other 保持一致。

支持平台：

Ascend CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor
>>> input_np = np.random.randn(2, 3, 4, 5).astype(np.float32)
>>> input = Tensor(input_np)
>>> other = input.to("Ascend", dtype=mindspore.float16)
>>  output = input.to(other)
>>> print(output.device)
"Ascend:0"
>>> print(output.dtype)
float16