paddle提供的一种数据结构和python的几种内置结构类型有所不同,他更类似于C语言的多维数组,和Numpy的array相类似 我们非常方便的读取到位置上的内容,但是不能够轻易的给已经生成的Tensor添加成员或者生成维度(优缺点) 所有修改都需要通过新建在把数据处理后复制进去(paddle对此作了一定程度的封装,便于使用) 所谓...
LoDTensor是一个具有LoD(Level of Details)信息的张量(Tensor),可用于表示变长序列。 LoDTensor可以通过np.array(lod_tensor)方法转换为numpy.ndarray。 下面以两个例子说明如何用LoDTensor表示变长序列。 示例 示例1: 假设x为一个表示变长序列的LoDTensor,它包含2个逻辑子序列,第一个序列长度是2(样本数量为2),...
Tensor与Numpy array的相互转换 由于Tensor与Numpy array在表现上极为相似,转换也便存在可能 使用Tensor.numpy()即可轻松装换由Tensor转换成Numpy 使用paddle.to_tensor(Numpy array(xxx))可以把Numpy转换成Tensor 创建的 Tensor 与原 Numpy array 具有相同的 shape 与 dtype。
使用Tensor.numpy()即可轻松装换由Tensor转换成Numpy 使用paddle.to_tensor(Numpy array(xxx))可以把Numpy转换成Tensor 创建的 Tensor 与原 Numpy array 具有相同的 shape 与 dtype。 import numpy 1. #对rank_3_tensor进行转换(Tensor->Numpy) rank_3_tensor.numpy() 1. 2. array([[[ 1, 2, 3, 4, 5...
在Paddle中,paddle.Tensor是存储和变换数据的主要工具。 Tensor与Numpy的多维数组非常相似。 Tensor还提供了GPU计算和自动求梯度等更多功能,这些使Tensor更适合深度学习。 【创建Tensor】 可以调用paddle.Tensor()类创建一个Tensor 1.用numpy数组创建Tensor import paddle ...
可以看出,整形数组索引可以使用Python列表、Numpy数组或Paddle Tensor作为索引。通过指定的索引值,可以任意选取Tensor中的行或列,并可以重复选择。索引还可以是高维的,在不同轴上分别使用不同的整数索引值。 当在多个轴上同时使用整形数组索引时,将根据指定的索引顺序和形状进行对应的组合选择,并遵循广播规则。如果不满足...
paddle.fluid.layers.data( name, shape, append_batch_size=True, dtype='float32', lod_level=0, type=VarType.LOD_TENSOR, stop_gradient=True) 从图中可以看到,飞桨的api参数更多,具体差异如下: Batch维度处理TensorFlow: 对于shape中的batch维度,需要用户使用None指定; ...
type=VarType.LOD_TENSOR, stop_gradient=True) 从图中可以看到,飞桨的api参数更多,具体差异如下: Batch维度处理 TensorFlow: 对于shape中的batch维度,需要用户使用None指定; 飞桨: 将第1维设置为-1表示batch维度;如若第1维为正数,则会默认在最前面插入batch维度,如若要避免batch维,可将参数append_batch_size设为Fa...
sess) # 测试样例数据 numpy.random.seed(13) data = numpy.random.rand(5, 224, 224, 3) output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name( "vgg_16/fc8/squeezed:0") result = sess.run([output_tensor], {inputs:data}) numpy.save("tf_result.npy", numpy.array(result...
tensor.numpy() : 将Tensor 中的数据转化为 numpy.array tensor.from_numpy():从 numpy.array 数据对象创建 Tensor NN硬件相关 API 接口:新增 set_subgraph_model_cache_buffers 接口 支持从内存设置子图缓存产物,使用方法可参考Rockchip NPU Demo 新增算子 bilinear_interp_v2 nearest_interp_v2 elementwise_min...