import torch import numpy as np # 创建一个numpy数组 np_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用torch.from_numpy()将numpy数组转换为tensor tensor = torch.from_numpy(np_array) print("NumPy数组:", np_array) print("Tensor:", tensor) # 修改numpy数组,观察tensor的变化 np_array[0] ...
一、numpy_array 转 torch_tensor import torch torch_data = torch.from_numpy(numpy_data) 二、torch_tensor 转 numpy_array 1、 numpy_data = torch_data.numpy() 2、 import numpy as np numpy_data = np.array(torch_data)
* array str 转 int b = a.astype(int) * numpy 转 tensor a = numpy.array([1, 2, 3]) t = torch.from_numpy(a) print(t) #tensor([ 1, 2, 3]) 3.tensor float 转long import torch a = torch.rand(3,3) print(a) b = a.long() print(b) # tensor([[0.1139, 0.3460, 0.4478]...
2.2 torch.Tensor 转 list 先转numpy,后转list list= tensor.numpy().tolist() 3.1 torch.Tensor 转 numpy 转换后共享内存 注意,转换后的 pytorch tensor 与 numpy array 指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 最完全最常用的将 Tensor 转成 numpyarray的方法如下: x.detach().to('cpu').num...
python numpy转为三通道灰色 numpy转tensor pytorch 在写网络时,常常要自己导入数据和预处理,其中很关键的一点就是要将Numpy数据转化到torch.tensor,这里就牵扯到一个问题,在Np.array中,一张RGB图像的储存是按照[H,W,C]进行存储的,而在Torch中,图像是按照[C,H,W]进行存储,而且在进行torchvision.transforms....
1.1 list 转 numpyndarray = np.array(list) 1.2 numpy 转 listlist = ndarray.tolist() 2.1 list 转 torch.Tensortensor=torch.Tensor(list) 2.2 torch.Tensor 转 list先转numpy,后转listlist = tensor.numpy().tolist() 3.1 torch.Tensor 转 numpyndarray = tensor.numpy()*gpu上的tensor不能直接转为...
注意,torch.from_numpy()这种方法互相转的Tensor和numpy对象共享内存,所以它们之间的转换很快,而且几乎不会消耗资源。这也意味着,如果其中一个变了,另外一个也会随之改变。 图片的numpy转tensor注意,读取图片成numpy array的范围是[0,255]是uint8而转成tensor的范围就是[0,1.0], 是float所以图片的numpy转tensor有...
先转numpy,后转list list = tensor.numpy().tolist() 0x04 torch.Tensor 转 numpy ndarray = tensor.numpy() *gpu上的tensor不能直接转为numpy ndarray = tensor.cpu().numpy() 0x05 numpy 转 torch.Tensor tensor = torch.from_numpy(ndarray)
还有一个常用的将NumPy中的array转换成 Tensor 的方法就是 torch.tensor() , 需要注意的 是,此方法总是会进行数据拷贝(就会消耗更多的时间和空间),所以返回的 Tensor 和原来的数据不再共享内存。 Tensor转NumPy 使用numpy()将Tensor 转换成NumPy数组: a = torch.ones(5) b = a.numpy() print(a, b...
此外,还可以使用type()函数,data为Tensor数据类型,data.type()为给出data的类型,如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换为torch.FloatTensor类型张量。 a1.type_as(a2)可将a1转换为a2同类型。 tensor和numpy.array转换 tensor -> numpy.array: data.numpy(),如: ...