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...
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...
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...
t1=torch.from_numpy(df.values) #t1和df共享内存,实际上是DataFame->numpy.array->torch.tensor t2=torch.as_tensor(df.values) #t2和df共享内存,原理同上 t3=torch.tensor(df.values) #t3和df不共享内存 df.loc['beijing','a']=2008 print(f't1:{type(t1)}\n{t1}\nt2:{type(t2)}\n{t2}\nt3...
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: ...
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...
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将tensor转换为array a = torch.ones(5) print(a) out: tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) 使用object的numpy()转换: b = a.numpy() print(b) out: [1. 1. 1. 1. 1.] 注意,此时两个数组(array与tensor)是共用一个储存空间的,也就是说,一个改变,另一个也会改变,因此: a.add_(1) pri...
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[...
2 numpy.array 转原生list my_list = my_list.tolist() 3 numpy.array转torch.Tensor my_list = torch.from_numpy(my_list) 4 torch.Tensor转numpy.array my_list = my_list.numpy()# cpumy_list = my_list.cpu().numpy()# gpu 5 原生list转torch.Tensor ...