a = np.ones(5) b = torch.tensor(a) 检验: print(a) print(type(a)) print(b) print(type(b)) 输出:[1. 1. 1. 1. 1.]<class ‘numpy.ndarray’>tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)<class ‘torch.Tensor’>发布...
NumPy数组转 Tensor 通过使用 from_numpy() 将NumPy数组转换成 Tensor : import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.from_numpy(a) print(a, b) a += 1 print(a, b) b += 1 print(a, b) [1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64) [2. ...
tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)需要注意的是，转换时可能会涉及到数据类型的变化，如上述例子中的dtype从numpy的默认整型转换为了torch的浮点型。这就是numpy()和from_numpy()在tensor和numpy相互转换中的基本操作。
将numpy转为pytorch的tensor,可以加速(0.22s -> 0.12s) 如果将tensor加载到gpu上,能够加速更多(0.22s -> 0.0005s),但是内存与显存的拷贝时间不容忽视 实验过的环境如下,结论都成立: Win10, 64 bit Ubuntu 18.04, 64 bit 但是据同事在Win10的Linux子系统下验证,据说将numpy转为pytorch的tensor后反而比前者更慢...
<class'torch.Tensor'># 数明numpy转tensor成功 也可以使用: x=torch.from_numpy(x) 二、tensor转numpy 直接上代码: importtorch x = torch.ones(5)# 创建张量x# tensor([1., 1., 1., 1., 1.])x_ = x.detach().numpy()# 转换# array([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=float32) ...
numpy转tensor 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 n = np.ones(5) t = torch.from_numpy(n) np.add(n, 1, out=n) # n = np.add(n, 1) 不改变t,非in_place操作 print(f"t: {t}") print(f"n: {n}") 输出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t: ...
# - try tensor on gpudeftest_torch_cuda_1(): ca = torch.from_numpy(a).float().to(device) cb = torch.from_numpy(b).float().to(device) cc = ca+cb c = cc.cpu().numpy()returnc check_time(test_torch_cuda_1) avgtime=0.44039239883422854sec ...
1.tensor 转为 numpy 1.1 tensor.numpy() 代码 x = torch.rand(6).view(2,3).type(torch.float32) print(type(x)) x_array = x.numpy() print(x_array,type(x_array)) 输出 <class 'torch.Tensor'> [[0.9542696 0.8235684 0.6300868 ] [0.16127479 0.40761203 0.22885096]] <class 'numpy.ndarray...
tensor 转换标量 将大小为1的张量转换为Python标量,我们可以调用item函数或Python的内置函数。 a = torch.tensor([3.5]) a, a.item(), float(a), int(a) 1. 2. (tensor([3.5000]), 3.5, 3.5, 3) numpy数据类型转化 使用astype #numpy转化float类型 ...
.]tensor([3.,3.,3.,3.,3.,3.,3.],dtype=torch.float64) 3. torch.tensor() 将 NumPy 数组转换成 Tensor 直接用torch.tensor()将NumPy数组转换成Tensor,该方法总是会进行数据拷贝,返回的Tensor和原来的数据不再共享内存。 代码语言:javascript ...