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...
import paddle #导入飞桨paddle和numpy import numpy print("paddle " + paddle.__version__) print("numpy " + numpy.__version__) 1. 2. 3. 4. paddle 2.2.1 numpy 1.21.2 1. 2. #用paddle.to_tensor把示例数据转换为paddle的Tensor数据。 x_data = paddle.to_tensor([[1.], [3.0], [5.0]...
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。In [ ] import numpy ...
x = sorted(x) z = np.array([net(paddle.to_tensor(i)).numpy()[0] for i in x]) plt.plot(x, z, color='red', label="eval") plt.legend() plt.show()
#将numpy类型数据转换成tensor之后才能用于模型训练 inputs = paddle.to_tensor(x_data) labels = paddle.to_tensor(y_data) # 开始训练100个pass for pass_id in range(10): out = net(inputs) loss = paddle.mean(paddle.nn.functional.square_error_cost(out, labels)) ...
to_tensor( indices[i: min(i + batch_size, num_examples)]) yield features[batch_indices], labels[batch_indices] # yield就是 return 返回一个值,并且记住这个返回的位置,下次迭代就从这个位置后(下一行)开始。 batch_size = 10 for X, y in data_iter(batch_size, features, labels): print(X,...
函数转写:递归地对所有函数进行转写,实现用户仅需在最外层函数添加 @to_static 的体验效果。 控制流转写:用户的代码中可能包含依赖 Tensor 的控制流代码,飞桨框架会自动且有选择性地将 if、for、while 转换为静态图对应的控制流。 其他语法处理:包括 break、continue、assert、提前 return 等语法的处理。
to_tensor([10.])) print(b) print(paddle.floor(b)) print(paddle.ceil(b)) print(paddle.round(b)) print(paddle.trunc(b)) print(b % 2) 运行结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 Tensor(shape=[2, 2], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True, ...
('.',end='') inputs = paddle.to_tensor(inputs) targets = paddle.to_tensor(targets) pred=net(inputs) targets.stop_gradient=True pred.stop_gradient=True loss=criterion[0](pred,targets) losses.append(loss.cpu().numpy()) ssim1=0 if not(inputs.shape==targets.shape): continue for j ...
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 elementwise_floordiv flatten_contiguous_range layout_once...