使用torch.from_numpy()函数转换: 使用torch.from_numpy()函数将NumPy数组转换为PyTorch张量。这个函数会创建一个新的张量,该张量与原始的NumPy数组共享内存空间。 python tensor = torch.from_numpy(np_array) 验证转换后的数据类型(可选): 你可以通过打印张量的类型和形状来验证转换是否成功。 python print(type...
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)
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...
* 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]...
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...
1.从 NumPy 转 PyTorch：torch_tensor = torch.from_numpy(numpy_array)这就像是把你刚买的苹果从袋子里拿出来，放到盘子里展示。没啥复杂的，只是换了个容器。2.从 PyTorch 转 NumPy：numpy_array = torch_tensor.numpy()这招反向操作就像是把盘子里的苹果重新放回袋子里。简简单单，轻松搞定！就这样，数据...
array([1,2,3]) f = torch.tensor(e) print(e, f) e += 1 print(e, f) 输出为: [1 2 3] tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32) [2 3 4] tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32) 再另外介绍一个取数字的函数:item() ,该函数把tensor和numpy的数转化为数的类型。例如,type(a[...
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...
import torch import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[4,9,2],[3,6,4]]) b=torch.from_numpy(a) #转换语句 print(b) print(type(b)) 2、tensorflow的tensor与numpy之间的转换 tensorflow的tensor转numpy import tensorflow as tf import numpy as np a=tf.constant([[1,2,3],...
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: ...