pytorch中的tensor常用的型別轉換函式（inplace操作）：
（1）資料型別轉換
在tensor後加.long(),.int(),.float(),.double()等即可，也可以用.to()函式進行轉換，所有的tensor型別可參考
（2）資料儲存位置轉換
cpu張量 ----> gpu張量，使用data.cuda()
gpu張量 ----> cpu張量，使用data.cpu()
（3）與numpy資料型別轉換
tensor---->numpy 使用data.numpy()，data為tensor變數
numpy ----> tensor 使用torch.from_numpy(data)，data為numpy變數
（4）與python資料型別轉換
tensor ----> 單個python資料，使用data.item()，data為tensor變數且只能為包含單個資料
tensor ----> python list，使用data.tolist()，data為tensor變數，返回shape相同的可巢狀的list
（5）剝離出乙個tensor參與計算，但不參與求導
tensor後加.detach()
官方解釋為：
returns a new tensor, detached from the current graph. the result will never require gradient. returned tensor shares the same storage with the original one. in-place modifications on either of them will be seen, and may trigger errors in correctness checks.
（以前這個功能用過.data()，但現在不推薦使用了）
pytorch中tensor型別轉換
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