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...
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.int32 torch.int32 torch...
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...
importtorchimportnumpyasnp# 创建一个 numpy.ndarraye=np.array([[1,2],[3,4]])# 转换成 torch.tensorf=torch.from_numpy(e)# 查看类型和内容print(type(e),e)print(type(f),f) Output: <class'numpy.ndarray'> [[1 2][34]]<class'torch.Tensor'> tensor([[1, 2],[3,4]],dtype=torch.i...
[1., 1., 1.]], dtype=torch.float64) 1. 2. 3. 4. torch.from_numpy(ndarray) 功能:从numpy创建tensor 注意:从torch.from_numpy创建的tensor与原ndarray共享内存,当修改其中一个的数据,另一个也会被改动。 import numpy as np import torch ...
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...
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。
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...
import numpy as np # 房屋面积 areas = np.array([50, 60, 70, ..., 120, 130, 140], dtype=float) # 房价 prices = np.array([300, 360, 420, ..., 720, 780, 840], dtype=float) # 数据规范化 areas = (areas - np.mean(areas)) / np.std(areas) prices = (prices - np.mean...
dtype,指的是Tensor的数据类型,如图中,是float32; device,指的是Tensor目前存储的位置,如图中,是cpu,后面可以将其转移到gpu中,tensor.device也会相应变化。 Tensor操作 这一部分使用另一篇文章的内容,(肯定不是我读的时候读串了),不过两篇的内容相差不大。