Tensors与NumPy中的ndarrays很相似,区别在于Tensors可以支持GPU上的加速计算。 定义一个Tensor 本节给出了定义Tensor中的各类命令。首先打开终端,输入Python进入Python界面 1. 定义一个尺寸为5x3的未初始化矩阵 输入命令: import torch x = torch.empty(5,3) #定义一个未初始化的tensor print(x) #查看tensor 1...
2.0,3.0]# 将列表转换为NumPy数组my_array=np.array(my_list,dtype=np.float32)# 现在my_array是一个32位浮点数的NumPy数组print(my_array)```### 使用TensorFlow```pythonimporttensorflow as tf# 假设你有一个Python列表my_list=[1.0,2.0,3.0]# 将列表转换为TensorFlow张量my_tensor=tf.convert_to_tensor...
# torch.int()将该tensor投射为int类型 newtensor = tensor.int() # torch.double()将该tensor投射为double类型 newtensor = tensor.double() # torch.float()将该tensor投射为float类型 newtensor = tensor.float() # torch.char()将该tensor投射为char类型 newtensor = tensor.char() # torch.byte()将...
训练时,输入一般为tensor,但在计算误差时一般用numpy;tensor和numpy的转换采用numpy()和from_numpy这两个函数机型转换。值得注意的是,这两个函数所产生的tensor和numpy是共享相同内存的,而且两者之间转换很快。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import torch import numpy as np # Conver...
在pytorch中,把numpy.array数据转换到张量tensor数据的常用函数是torch.from_numpy(array)或者torch.Tensor(array),第一种函数更常用。下面通过代码看一下区别: importnumpyasnpimporttorch a=np.arange(6,dtype=int).reshape(2,3) b=torch.from_numpy(a) ...
tensor转numpy b = a.numpy() b = a.clone().detach().cpu().numpy()注意,torch.from_numpy()这种方法互相转的Tensor和numpy对象共享内存,所以它们之间的转换很快,而且几乎不会消耗资源。这也意味着,如果其中一个变了,另外一个也会随之改变。
tensor转numpy 输出: 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 输出: 可训练的tensor转numpy 输出...
1、Tensor的常用操作 直接创建 x_data=torch.tensor(data) 从numpy中创建 np_array = np.array(data) x_np = torch.from_numpy(np_array) 创建指定形状的tensor x_ones = torch.ones_like(x_data) x_ones = torch.rand_like(x_data, dtype=float) ...
int32) # 使用type_as()函数,将a的类型转换为b的类型 >>> a.type_as(b) tensor([[ 0.1975, -0.3009], [ 1.7323, -0.4336]], dtype=torch.float64) 注意这里提到默认类型为float32,但是在使用from_numpy()函数时创建的tensor将会和原本的ndarray的类型保持一致,这个问题将在下一节具体讨论。 值得一提...