可以使用torch.randn、torch.rand、torch.zeros等方法创建一个PyTorch张量。 python tensor = torch.randn(3, 4) # 创建一个3x4的随机张量 使用.numpy()方法将PyTorch张量转换为NumPy数组: 如果张量位于CPU上,可以直接使用.numpy()方法将其转换为NumPy数组。 python numpy_array = tensor.numpy() print(numpy_ar...
名叫random的模块有三个,python标准库中一个,numpy中一个,torch中也有一个。 torch中的Tensor torch.Tensor是最重要的数据类型,更准确地说,Tensor是torch中默认张量对象FloatTensor的别名。 需要注意的是torch.Tensor()和torch.tensor()都可以用于生成张量对象,torch.tensor()则是一个函数,可以将python的内置数据类型...
torch.from_numpy(ndarry) 注:生成返回的tensor会和ndarry共享数据,任何对tensor的操作都会影响到ndarry,反之亦然 内置的tensor创建方式 torch.empty(size)返回形状为size的空tensor torch.zeros(size)全部是0的tensor torch.zeros_like(input)返回跟input的tensor一个size的全零tensor torch.ones(size)全部是1的te...
3.2 numpy 转 torch.Tensor tensor = torch.from_numpy(ndarray)
一、Tensors(张量) Tensors与Numpy中的 ndarrays类似,但是在PyTorch中 Tensors 可以使用GPU进行计算. from __future__ import print_function import torch 1. 2. 1.创建矩阵: 创建一个 5x3 矩阵, 但是未初始化: x = torch.empty(5, 3) print(x) ...
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) ...
Tensor tensor=torch.Tensor(list)2.2 torch.Tensor 转 list 先转numpy，后转list list = tensor.numpy().tolist()3.1 torch.Tensor 转 numpy ndarray = tensor.numpy()*gpu上的tensor不能直接转为numpy ndarray = tensor.cpu().numpy()3.2 numpy 转 torch.Tensor tensor = torch.from_numpy(ndarray)
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) 也可以使用 ...
您可以尝试以下方式 1. torch.Tensor().numpy() 2. torch.Tensor().cpu().data.numpy() 3. torch.Tensor().cpu().detach().numpy() 原文由 Ashiq Imran 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答 推荐问题 有一种算法 存在返回真,不存在返回假的高性能算法,我忘记是什么...
2、tensor(pytorch)和numpy互转 importtorchimportnumpy as np#tensor to numpytorch_img = torch.ones(5)print(torch_img) torch_img+=1np_img=torch_img.numpy()print(torch_img, np_img)#numpy to tensornp_img = np.ones(9)print(np_img) ...