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std::tuple<at::Tensor, at::Tensor> ROIPool_forward_cpu( const at::Tensor& input, const at::Tensor& rois, const float spatial_scale, const int pooled_height, const int pooled_width) { AT_ASSERTM(input.device().is_cpu(), "input must be a CPU tensor"); AT_ASSERTM(rois.device()...
1. CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda() 2. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu() 3. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 5. note:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor。 6. 如果tensor是标量的话,可以直接...
现在我们调用tensor.data,可以得到 tensor的数据 +requires_grad=False的版本,而且二者共享储存空间,也就是如果修改其中一个,另一个也会变。因为 PyTorch 的自动求导系统不会追踪tensor.data的变化,所以使用它的话可能会导致求导结果出错。官方建议使用tensor.detach()来替代它,二者作用相似,但是 detach 会被自动求导系...
调用 opencv 函数的基本步骤如下：先把 pytorch 的 tensor 转到 cpu 上，然后转换成 numpy，再调整到 ...
2. pytorch 中tensor在CPU和GPU之间转换,以及numpy之间的转换: https://blog.csdn.net/moshiyaofei/article/details/90519430 3.Pytorch cuda上的tensor转numpy: https://blog.csdn.net/lxb206/article/details/113773886 GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor。
下面将将tensor转成numpy的几种情况 1. GPU中的Variable变量: a.cuda().data.cpu().numpy() 2.GPU中的tensor变量:...
在用matplotlib 进行画图可视化时要用tensor.data.numpy()将 tensor 转化为 numpy 的 ndarray 数据,不能用代表 Variable 的 tensor 来画图 用了GPU训练的数据不能用 matplotlib 进行可视化,要用data.cpu()将其转到 CPU 上 在jupyter notebook 上用 OpenCV 的cv2.imshow()会使进程崩溃,可以用 matplotlib 来代替 ...
> 当可以使用GPU,我们不想使用,可以直接赋值use_gpu = False。 2:使用GPU的三种方式 withtorch.cuda.device(1):# allocates a tensor on GPU 1a=torch.tensor([1.,2.],device=cuda)# transfers a tensor from CPU to GPU 1b=torch.tensor([1.,2.]).cuda()# a.device and b.device are device(...