此外,如果你希望转换后的张量在GPU上,可以使用.to('cuda')方法将其移动到GPU(前提是GPU可用)。例如: python # 将张量移动到GPU tensor_gpu = tensor.to('cuda') 请注意,torch.from_numpy()方法创建的张量与NumPy数组共享内存,因此修改NumPy数组的值会影响张量,反之亦然。如果你不希望这种共享内存的行为,可以使用torch.tensor()方法,它会复制数据而不是共享内存。
Tensor、Numpy数组和列表是常用的数据结构,它们之间可以相互转换。同时,为了提高计算效率,我们通常会将数据转移到GPU上进行处理。下面我们将介绍这些转换和GPU的使用。 1. Tensor与Numpy数组的转换 TensorFlow和PyTorch是两个流行的深度学习框架,它们都提供了将Tensor与Numpy数组相互转换的函数。 Tensor转换为Numpy数组 使用...
# - check gpudevice = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")print(device) ga = torch.from_numpy(a).float().to(device) gb = torch.from_numpy(b).float().to(device) gk = torch.from_numpy(k).float().to(device) cuda:0 # - try tensor on gpudeftest_torch_c...
# - check gpudevice = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")print(device) ga = torch.from_numpy(a).float().to(device) gb = torch.from_numpy(b).float().to(device) gk = torch.from_numpy(k).float().to(device) cuda:0 # - try tensor on gpudeftest_torch_c...
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() ...
我们使用TensorFlow、pytorch等机器学习库的时候,经常涉及到要把输入的数据集转为tensor型,而且模型输出的结果也会是tensor型的。 事实上,tensor与numpy虽然都是用来表示多维数组的,但是tensor弥补了numpy不能创建张量函数和求导,也不支持GPU的缺陷。可以说,tensor数据类型主要就是为了深度学习而生的。
说明,由于Python的缓存协议,只要PyTorch的数据是在cpu上,不是在GPU上,那么torch.Tensor类型的数据和numpy.ndarray的数据是共享内存的,相互之间的改变相互影响.This zero-copy interoperability with NumPy arrays is due to the storage system working with the Python buffer protocol (https://docs.python.org/3/c...
先给出torch和numpy转换的方式,之后参照W3C的一个教程,总结一些有用的。 Tensor与Numpy的ndarray类似,但深度学习框架又比Numpy的ndarray多一些重要功能: 首先,GPU很好地支持加速计算,而NumPy仅支持CPU计算; 其次,张量类支持自动微分。 这些功能使得张量类更适合深度学习。
二、为了解决大数据的吞吐,提高存储效率,我们可以用numpy来存储相同类型的数据 np.array 是专门用来解决同类型的数据载体,可以很方便的存储比如[64,224,224,3]这样的图片数据,并对其进行一些处理比如转置、加减、乘除之类。但是numpy出现在深度学习之前,是一个科学计算库,没有很好地GPU计算支持也不能够支持自动求导这...
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,代码块不执行x=x.cuda()#转cuday=y.cuda() ...