这是因为torch.from_numpy()函数创建的张量与原始NumPy数组共享数据,这可能导致在某些操作中产生不必要的开销。对于大型数据集,使用torch.tensor()或torch.as_tensor()函数可能更高效,因为它们不会与原始NumPy数组共享数据。 内存占用:与torch.from_numpy()创建的张量共享数据的NumPy数组将
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=...
函数torch.from_numpy()提供支持将numpy数组转换为Pytorch中的张量。它期望输入为numpy数组(numpy.ndarray)。输出类型为张量。返回的张量和ndarray共享相同的内存。返回的张量不可调整大小。 当前它接受具有numpy.float64,numpy.float32,numpy.float16,numpy.int64,numpy.int32,numpy.int16,numpy.int8,numpy.uint8和nu...
int32) torch.as_tensor()和torch.from_numpy() 函数使得numpy数组与Pytorch张量之间切换可以非常快。因为创建新的Pytorch张量时,数据是共享的,而不是后台复制的。共享数据比复制数据更有效使用更少的内存。因为数据没有写到内存中的两个位置,而是只有一个位置。 我们应该使用哪一种呢??? torch.tensor()是经常使用...
import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import torch from torch import nn #样本数量 n = 400 # 生成测试用数据集 X = 10*torch.rand([n,2])-5.0 #torch.rand是均匀分布 w0 = torch.tensor([[2.0],[-3.0]]) ...
因此,我们使用“torch.from_numpy()”方法将所有四个数据转换为张量。 在此之前将数据类型转换为 float32很重要。可以使用“astype()”函数来做到这一点。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np import torch x_train=torch.from_numpy(x_train.astype(np.float32)) x_test...
本身而言,pytorch并不直接包含from_numpy这个方法,而需要通过_C这样的命名空间来调用。 因此利用._C的办法进行测试,果然顺利通过。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>b=torch.form_numpy(a)Traceback(most recent call last):File"<stdin>",line1,in<module>AttributeError:module'torch'...
因为torch.tensor的输入数据不能是数据框类型,所以在处理数据框的时候需要把数据框先转换成ndarray类型,再通过torch.from_numpy函数转换成tensor。 # 创建一个数据框 df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6] }) # 将数据框转换为 NumPy 数组 ...
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...
pytorch numpy 转换成 tensor ——》 torch.from_numpy() sub_ts = torch.from_numpy(sub_img) #sub_img为numpy类型