b = torch.rand(3,3)#得到的是floattensor值，
b = b.long()#得到的是longtensor值
 

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],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
         ,[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