如何用PyTorch创建布尔张量（torch.ByteTensor类型）？附Matlab对应示例

嘿，这就帮你搞定这两个关于PyTorch布尔张量的需求，直接上实用代码和清晰解释：

1. 创建指定类型为torch.ByteTensor的布尔张量 #

在PyTorch里，torch.ByteTensor本质是uint8类型的张量，通常用0表示False、1表示True来模拟布尔值。如果明确需要指定这个类型，有两种常用方式：

• 直接从Python布尔列表初始化并指定 dtype：

  import torch
  # 从列表创建ByteTensor类型的布尔张量
  bool_byte_tensor = torch.tensor([True, False, True], dtype=torch.ByteTensor)
  print(bool_byte_tensor.dtype)  # 输出 torch.uint8（ByteTensor的官方别名）
  

• 先创建原生布尔张量，再转换为ByteTensor类型：

  base_bool_tensor = torch.tensor([True, False, False])
  bool_byte_tensor = base_bool_tensor.to(torch.ByteTensor)
  

小提示：PyTorch现在更推荐使用原生的torch.bool类型来存储布尔值，ByteTensor是旧版本常用的兼容方式，如果你没有特殊的历史代码兼容需求，优先用torch.bool会更直观。

2. 对应Matlab a = false(10,1) 的PyTorch实现 #

Matlab里的false(10,1)是生成一个10行1列的全False张量，在PyTorch里有几种等价的简洁实现：

• 方法一：用torch.zeros指定形状和布尔类型

  # 创建10×1的全False布尔张量
  a = torch.zeros((10, 1), dtype=torch.bool)
  

• 方法二：用torch.full直接填充False值

  a = torch.full((10, 1), False, dtype=torch.bool)
  

• 如果需要的是ByteTensor类型的全False张量（对应元素值为0），只需要修改dtype参数：

  a = torch.zeros((10, 1), dtype=torch.ByteTensor)
  

以上几种方式都能实现和Matlab代码完全一致的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mcExchange