Pytorch里的tensor创建时默认是Torch.FloatTensor类型(torch.float32) torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor) #如果想要创建变量类型都是Float32 类型 #创建 np.array的时候 a = np.array([2,3.2]) a.dtype = 'float32' # numpy转 tensor b=torch.from_numpy(a)# 数据类型不变 # 创建tensor的...
torch.randn 用于生成数据类型为浮点型且维度指定的随机 Tensor,随机生成的浮点数的取值满足均值为 0、方差为 1 的标准正态分布。 torch.normal 用于生成数据类型为浮点型且维度指定的随机 Tensor,可以指定均值和标准差。 torch.randint 用于生成随机整数的 Tensor,其内部填充的是在[low,high) 均匀生成的随机整数。
Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架,是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库,其特点是特别灵活,但因其采用了小众的编程语言是Lua,所以流行度不高,这也就有了PyTorch的出现。所以其实Torch是 PyTorch的前身,它们的底层语言相同,只是使用了不同的上层包装语言。 简单的说Pytorch是一个基于Python的科学计算...
用numpy()和from_numpy()将Tensor 和NumPy中的数组相互转换。tensor转numpy a = torch.ones(5) b = a.numpy()numpy转tensor a = np.ones(5) b = torch.from_numpy(a)win10系统代码放在main里PyTorch:The “freeze_support()” line can be omitted if the program is not going to be frozen ...
fromtorch.autogradimportVariable importtorch.nn.functional as F importmatplotlib.pyplot as plt importnumpy as np x_data=np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.1).reshape(-1,1) y_data=np.sin(x_data).reshape(-1,1) x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-5,5,100), dim=1)# 将1维的数据转换为2维...
tensor=torch.Tensor(list) 2.2 torch.Tensor 转 list先转numpy,后转listlist = tensor.numpy().tolist() 3.1 torch.Tensor 转 numpyndarray = tensor.numpy()*gpu上的tensor不能直接转为numpyndarray = tensor.cpu().numpy() 3.2 numpy 转 torch.Tensortensor = torch.from_numpy(ndarray) ...
Python有很多库可以方便地实现各种高级功能,例如:NumPy, Pandas, Matplotlib等。 PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch。它主要由 Facebook 的 AI 研究团队开发,用于实现深度学习算法。PyTorch 以张量为基本数据结构,可以在GPU或CPU上进行计算。具有动态定义计算图的特性,使得 PyTorch 在编写和调试模型...
torch.tensor() 用数据创建一个张量。参数: data:输入数据,可以是list,tuple,numpy,scalar或者其他类型。 dtype:可选参数,设置data的数据类型,默认使用data原来的type。 device:可选参数,返回张量的设备,默认使用当前设备。有cpu张量和cuda张量两种形式。 requires_grad:可选参数,bool。默认False,如果自动梯度会在返回...
im=Image.open('./cat.png').convert('L')#转成灰度图im=np.array(im,dtype='float32')#图片转numpy tensor与numpy数据类型转换 Tensor--->Numpy 使用 data.numpy()，data为Tensor变量#tensor转numpy(tensor在GPU上的话需要先转到cpu再转numpy)Numpy ---> Tensor 使用 torch.from_numpy(data)，data为num...
# numpy img_shape:HxWxC# torch img_shape:CXHXWX=X.transpose((2,0,1))Y=Y.transpose((2,0,1))# convert to tensorX=torch.from_numpy(X)Y=torch.from_numpy(Y)ifself.X_type is not None:X=X.type(self.X_type)ifself.Y_type is not None:Y=Y.type(self.Y_type)returnX,Y ...