1. 确定cudatonumpy转换后的图片数据存储格式 首先,我们需要明确cudatonumpy转换后的图片数据是以什么格式存储的。通常情况下,这类数据会是以NumPy数组的形式存在,其中每个元素代表图像中的一个像素值。 2. 使用适当的库来加载cudatonumpy转换后的图片数据 由于我们假设数据已经是NumPy数组的形式,因此无需额外的加载步...
importnumpyasnpresult=np.unique(mask.to(device).long().cpu().numpy())
意思是:如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时，需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy...
# model_out为CUDA上的tensor model_out = model_out.cpu() # detach():去除梯度 model_out = model_out.detach().numpy() 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至...
使用.detach() 从GPU / CUDA 张量转换为 numpy 数组: tensor.detach().cpu().numpy() 原文由 azizbro 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 撰写回答 你尚未登录,登录后可以 和开发者交流问题的细节 关注并接收问题和回答的更新提醒 参与内容的编辑和改进,让解决方法与时俱进 注册登录 ...
importnumpy as nu a=nu.ones(2) #默认浮点型 b=t.from_numpy(a)#numpy→Tensorb 1. 2. 3. 4. Tensor转cuda(GPU运算) importtorch as t x=t.Tensor([[10,11],[20,21]])#Tensor得到的是浮点型y=t.Tensor([[10,11],[20,21]])#Tensor得到的是浮点型ift.cuda.is_available():#gpu上运算,...
importnumpy as nu a=nu.ones(2) #默认浮点型 b=t.from_numpy(a)#numpy→Tensorb Tensor转cuda(GPU运算) importtorch as t x=t.Tensor([[10,11],[20,21]])#Tensor得到的是浮点型y=t.Tensor([[10,11],[20,21]])#Tensor得到的是浮点型ift.cuda.is_available():#gpu上运算,如果不支持,代码块...
使用.detach()将GPU / CUDATensor转换为numpy数组：
这意味着数据首先被移动到cpu，然后被转换成numpy数组。
在您的特定情况下，您需要确定在代码中尝试将CUDATensor转换为numpy数组的位置，并应用相同的方法。下面是...