dtype) print(tensor.dtype) print(from_numpy.dtype) print(as_tensor.dtype) 输出结果为: 输出的结果: tensor([1., 2., 3.]) tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32) tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32) tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32) 输出的类型: torch.float32 torch.int...
dtype: 数据类型,默认与data的数据类型一致 device: 所在设备,cuda或cpu requires_grad: 是否需要梯度 代码示例: python t = torch.tensor(np.ones((2,3)), device='cuda') torch.from_numpy(ndarray) language torch.from_numpy(ndarray) 从numpy.ndarray 创建 Tensor,两者共享内存。 代码示例: python a = ...
Tensor.numpy():将Tensor转化为ndarray,这里的Tensor可以是标量或者向量(与item()不同)转换前后的dtype不会改变 代码: importtorchimporttorch.nn as nn x= torch.Tensor([1,2])print(x)print(x.type()) y=x.numpy()print(y) 结果: tensor([1., 2.]) torch.FloatTensor [1. 2.] detach(): 返回一...
2. torch.from_numpy(ndarray) 说明:将numpy.ndarray转换为Tensor。返回的Tensor和numpy的ndarray共享同一内存空间。修改一个会导致另外一个也被修改。返回的张量不能调整大小。 >>> import numpy >>> a = numpy.array([1, 2, 3]) >>> t = torch.from_numpy(a) >>> t tensor([1, 2, 3], dtype=...
from_numpy(np.array([[1, 2], [3, 4]])) #将 tensor 转换成 numpy array a.numpy() # 延伸 a.tolist() # 这里不能使用,你知道什么时候可以用 item 么? # a.item() 5 单元素Tensor转成Python数值 agg = tensor.sum() # 转换成 Python 数值 agg_item = agg.item() print(agg_item, ...
Tensor 和tensor唯一区别在于方法名中t的大小写，大写字母T（Tensor）是类构造函数，小写（tensor）是工厂函数。其中，torch.as_tensor 和 torch.from_numpy 也是工厂函数。构造函数在构造一个张量时使用全局默认值，而工厂函数则根据输入推断数据类型。通过torch.get_default_dtype()可以查看dtype的全局默认...
类型转换:默认情况下,torch.from_numpy()将NumPy数组转换为具有相同数据类型的PyTorch张量。但是,如果NumPy数组的数据类型不是默认类型,则可能需要显式指定要使用的数据类型。例如,如果要创建一个具有不同数据类型的张量,可以使用torch.from_numpy(numpy_array, dtype=torch.float32)。 错误处理:如果NumPy数组包含无效值...
tensor(2., dtype=torch.float64) tensor(0, dtype=torch.uint8) 1. 2. 3. 此外,还可以使用特定的构造函数 如IntTensor,生成整数列表;FloatTensor、BoolTensor同理 还有不同类型的数据转换 i = torch.tensor(1); print(i,i.dtype) x = i.float(); print(x,x.dtype) #调用 float方法转换成浮点类型...
第二种是从Numpy的ndarray创建,使用 torch.from_numpy() 函数。 第三种是根据其他的Tensor,创建与其维度(shape)相同的Tensor,这里展示了两种方法:torch.ones_like() 和 torch.rand_like(),类似的,还有 torch.zeros_like(),我们可以对应右侧的输出来看看他们的含义(其实直接从函数名就能看出来)。
numpy array:[[-123][456]]tensor:tensor([[-1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32) 二、依据数值创建 2.1 torch.zeros() 功能:依size 创建全 0 张量 size : 张量的形状 , 如 (3,3),(3,224,224) out : 输出的张量 layout 内存中布局形式 , 有strided(默认), sparse_coo(这个通常稀疏矩阵时...