---

在使用 PyTorch 进行深度学习建模或数据处理时，常常需要生成随机整数张量作为索引、伪标签或其它用途。本文将深入讲解 PyTorch 中的 torch.randint() 函数，以及为什么／如何结合 .long() 方法将张量转换为 64 位整型（LongTensor）。文末还会给出多种典型场景的实战示例，帮助你在项目中快速上手。

---

一、torch.randint() 基本概念

torch.randint() 用来在指定范围内均匀随机生成整数张量。它的函数签名如下：

torch.randint(
    low: int = 0,
    high: int,
    size: Tuple[int, ...],
    *,
    dtype: torch.dtype = torch.int64,
    layout: torch.layout = torch.strided,
    device: Optional[torch.device] = None,
    requires_grad: bool = False
) → Tensor

• low：随机整数的下界（包含），默认为 0。
• high：随机整数的上界（不包含），必须指定。
• size：输出张量的形状，例如 (batch_size,)、(2, 3)、(B, C, H, W)。
• dtype：输出张量的数据类型，默认是 torch.int64（LongTensor）。
• device：生成张量所在设备，如 'cpu' 或者 'cuda'。

示例：生成一个二维随机整型张量

import torch

# 在 [0, 10) 范围内，生成 2×3 的随机整数张量
x = torch.randint(0, 10, (2, 3))
print(x)
# 可能输出：
# tensor([[2, 7, 1],
#         [5, 0, 9]])
print(x.dtype)   # torch.int64 （默认 LongTensor）

---

二、为什么需要调用 .long()

虽然 torch.randint 默认即可生成 torch.int64 的张量，但在以下场景中，我们仍常见到 .long() 的调用：

1. 确保索引类型
   PyTorch 中，张量索引用的必须是 LongTensor（torch.int64）。如果手动指定了其它整型（如 torch.int32 或 torch.uint8），则需要 .long() 转换：

   idx32 = torch.randint(0, 100, (16,), dtype=torch.int32)
   print(idx32.dtype)  # torch.int32
   
   idx64 = idx32.long()
   print(idx64.dtype)  # torch.int64
   # 这样才能用 idx64 在其它张量上进行索引
   

2. 满足损失函数要求
   例如 torch.nn.CrossEntropyLoss 要求标签（targets）是 LongTensor：

   num_classes = 10
   batch_size = 32
   
   labels = torch.randint(0, num_classes, (batch_size,))  # 默认就是 int64
   # labels = labels.long()  # 如果你不确定 dtype，可以显式调用
   
   logits = torch.randn(batch_size, num_classes)
   loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
   loss = loss_fn(logits, labels)
   

3. 统一数据类型
   在复杂模型或数据管道中，手动控制 dtype 能避免莫名的类型不一致错误。显式地在生成后调用 .long()，可以给下游代码带来更好的可读性和健壮性。

---

三、典型场景示例

1. 随机索引采样

在自定义采样、数据重排或分批时，需要一组随机索引：

import torch

num_samples = 1000
batch_size = 64

# 生成 [0, num_samples) 范围内，大小为 batch_size 的随机索引
indices = torch.randint(0, num_samples, (batch_size,)).long()

# 假设 data 是一个形状为 [num_samples, ...] 的张量
data = torch.randn(num_samples, 3, 224, 224)
batch = data[indices]  # 用 long 类型索引

2. 伪标签生成

在无监督或对抗训练中，有时需要生成伪标签（fake labels）：

import torch
import torch.nn as nn

num_classes = 5
batch_size = 16

# 随机生成伪标签
fake_labels = torch.randint(0, num_classes, (batch_size,)).long()

# 用 CrossEntropyLoss 计算损失
logits = torch.randn(batch_size, num_classes, requires_grad=True)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(logits, fake_labels)
loss.backward()

3. 直接在 GPU 上生成 LongTensor

如果希望生成的随机张量直接存放在 GPU 上，同样可以指定 device，并明确 dtype：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
batch_size, num_classes = 32, 10

# 一步到位生成 GPU 上的 LongTensor
labels = torch.randint(0, num_classes, (batch_size,),
                       device=device, dtype=torch.int64)
print(labels.device, labels.dtype)  # cuda:0 torch.int64

---

四、.long() 的几种等价写法

• tensor.long()
• tensor.to(torch.int64)
• tensor.type(torch.int64)

它们的效果相同，大家可根据个人或团队习惯任选其一。通常推荐使用 .long()，因为更简洁。

---

五、小结

• torch.randint(low, high, size)：生成位于 [low, high) 的均匀随机整数张量，默认 dtype 是 torch.int64。

• .long()：将任意整型或浮点型张量转换为 torch.int64（LongTensor），常用于索引、标签或保证数据类型一致。

• 典型用途：

  1. 随机采样索引
  2. 生成分类伪标签
  3. 在 GPU 上直接生成 long 型张量

• 最佳实践：在不确定 dtype 时显式调用 .long()，或通过 dtype=torch.int64 与 device='cuda' 一次性完成生成。