numpy_function(lambda x: x, [tensor]) print(numpy_array) # 输出: [1 2 3] 使用PyTorch,可以使用.numpy()方法将Tensor转换为Numpy数组。 import torch tensor = torch.tensor([1, 2, 3]) numpy_array = tensor.numpy() print(numpy_array) # 输出: [1 2 3] Numpy数组转换为Tensor 对于Numpy数组...
CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda() 1. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu() 1. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 1. 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 1. 注意:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor 如果tensor是标量的话,可以直接使用 i...
所属专辑:人工智能:深度学习入门到精通 音频列表 1 010-线性代数、广播机制与内存开销 2050 2021-02 2 011-Tensor和NumPy相互转换与Tensor on GPU 1824 2021-02 3 012-梯度下降 2279 2021-02 4 013-自动求梯度概念 1792 2021-02 5 014-自动求梯度实例 ...
#boxes[idx]为tensor x1, y1, x2, y2 = boxes[idx][0], boxes[idx][1], boxes[idx][2], boxes[idx][3] 1 2 3 tensor输出 GPU tensor转CPU numpy: 先将GPU tensor转CPU tensor a=boxes[idx].cpu b=a.numpy #报错Cannot call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach()...
PyTorch 中的 tensor 类似于 NumPy 中的 ndarray,只不过 tensor 能够更加方便的使用 GPU 加速运算,在使用 tensor 之前,需要导入 PyTorch 包: importtorch 创建一个没有初始化的 5x3 的矩阵: x = torch.empty(5,3)print(x) 输出如下: tensor([[-7.1077e+12, 4.5558e-41, 4.2319e-11],[ 3.0942e-41, ...
gpu_imgs.cpu() 3. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 5. note:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor。 6. 如果tensor是标量的话,可以直接使用 item() 函数(只能是标量)将值取出来: print loss_output.item() ...