创建tensor的方法 1、从numpy数组转换而来 np.array([2,3,3]) torch.from_numpy(a) tensor转numpy: a = torch.ones(5)b = a.numpy() 用numpy() 和 from_numpy() 将 Tensor 和NumPy中的数组相互转换。但是需要注意的一点是: 这两个函数所产生的 Tensor 和
img = torch.from_numpy(np.array(pic, np.int16, copy=False)) elif pic.mode == 'F': img = torch.from_numpy(np.array(pic, np.float32, copy=False)) elif pic.mode == '1': img = 255 * torch.from_numpy(np.array(pic, np.uint8, copy=False)) else: img = torch.ByteTensor(tor...
>>>importtorch>>>data = [[1,2], [3,4]]>>>tensor = torch.tensor(data)>>>tensor.dtype torch.int64 2.2. 从NumPy的array创建 张量也可以从NumPy的array创建。 >>>importtorch>>>importnumpyasnp>>>np_array = np.array([[1,2], [3,4]])>>>torch.from_numpy(np_array) tensor([[1,2]...
4. Tensor 不管输入什么,都生成单精度浮点型张量,而 tensor 根据输入生成对应类型的张量,可以是 torch.LongTensor、torch.FloatTensor和torch.DoubleTensor e = np.array([1, 2], dtype=np.float64)print(e)print(t.Tensor(e).type())#torch.FloatTensorprint(t.tensor(e).type())#torch.DoubleTensor 也可...
tensor(data,)类似np.array的构造函数 ones(sizes)全1Tensor zeros(sizes)全0Tensor eye(sizes)对角线为1,其他为0 arange(s,e,step)从s到e,步长为step linspace(s,e,steps)从s到e,均匀切分成steps份 rand/randn(*sizes)均匀/标准分布 normal(mean,std)/uniform(from,to)正态分布/均匀分布 ...
from PIL import Image imoprt numpy as np img_path = ('./test.jpg') img = Image.open(img_path) img_arr = np.array(img) print(img_arr.shape) # 输出的结果是(500, 300, 3) 从上面的试验结果我们可以知道,图像以[h, w, c]的格式存储在np.ndarray中的。 2. np.ndarray与Tensor中图像格式...
cpu上的tensor可以和numpy array共享内存地址,改变其中的一个另一个也会改变 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t.add_(1) print(f"t: {t}") print(f"n: {n}") 输出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) n: [2. 2...
data = [[1, 2], [3, 4]]x_data = torch.tensor(data) 使用torch库中的函数tensor将一个二维python列表转换为一个二维的张量。 通过Numpy数组(ndarray)转换为张量: ndarray和张量(tensor)之间是支持相互转换的 np_array = np.array(data)x_np = torch.from_numpy(np_array) ...
PIL_img=Image.fromarray(array) 三、可能遇到的问题 3.1 img should be PIL Image. Got <class ‘torch.Tensor’> 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 TypeError:img should bePILImage.Got<class'torch.Tensor'> 这个问题,网上大部分博文甚至stackoverflow上说的都是transforms.Compose(transforms...
Tensor,直译为“张量”,这个概念大家最早听说应该是在Nvidia RTX显卡之中,除了Cuda核心,RTX新增了Tensor核心,用于矩阵运算的硬件加速。 在PyTorch中,Tensor指的是多维数组,类似NumPy中的ndarray,在C++中则是array[][][]...(乐),由此可见,使用面向对象封装的优势。