当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及DoubleTensor等不同的默认数据类型。 基于已有数据创建Tensor还有两个常用函数: from_numpy as_tensor 二者与上述方法最大的不同...
当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及DoubleTensor等不同的默认数据类型。 基于已有数据创建Tensor还有两个常用函数: from_numpy as_tensor 二者与上述方法最大的不同...
<class 'torch.Tensor'> <class 'numpy.ndarray'> <class 'torch.Tensor'> tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) 1. 2. 3. 另一种把Numpy数组转Tensor的方法则不然,torch.tensor( )方法会将数据进行拷贝,返回的Tensor和原来的数据不再...
当然,上述有一个细节需要优先提及:应用Tensor类接收一个序列创建Tensor时,返回的数据类型为float型,这是因为Tensor是FloatTensor的等价形式,即除此之外还有ByteTensor,IntTensor,LongTensor以及DoubleTensor等不同的默认数据类型。 基于已有数据创建Tensor还有两个常用函数: from_numpy as_tensor 二者与上述方法最大的不同...
from __future__ import print_function import torch as t t.__version__ 基础操作 tensor的接口有意设计成与Numpy类似,以方便用户使用。 从接口的角度来讲,对tensor的操作可分为两类: torch.function,如torch.save等。 另一类是tensor.function,如tensor.view等。
array([1,2,3],dtype=np.float32) b = torch.Tensor(a) b[0] = 999 print('共享内存' if a[0]==b[0] else '不共享内存') >>> 共享内存 因为np.float32和torch.float32数据类型相同 【from_numpy()转换】 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print('from_numpy()') a =...
arange(start, end, step),与range()类似,也不含终止值。但是返回一个array对象。需要导入numpy模块(import numpy as np或者from numpy import*),arange可以使用浮点型数据。 Tensor既可以接收一个list,也可以根据指定形状新建tensor,还可以传入其他的tensor。
正如我们前面在 tensor_from_numpy() 中看到的代码，它调用了 tensorFromBlob() 函数以从原始数据 Blob 中创建一个张量。tensorFromBlob() 函数在内部会调用另一个名为 storageFromBlob() 函数，该函数主要根据类型为数据创建一个存储。例如在 CPU 浮点型的情况下，它会返回一个新的 CPUFloatStorage 实例。CPU...
dtype - 可以返回想要的tensor类型 device - 可以指定返回的设备 requires_grad - 可以指定是否进行记录图的操作,默认为False 需要注意的是,torch.tensor 总是会复制 data, 如果你想避免复制,可以使 torch.Tensor. detach(),如果是从 numpy 中获得数据,那么你可以用 torch.from_numpy(), 注from_numpy() 是共享...
image = PIL.Image.fromarray(torch.clamp(tensor*255, min=0, max=255).byte().permute(1,2,0).cpu().numpy())image = torchvision.transforms.functional.to_pil_image(tensor)# PIL.Image -> torch.Tensor path = r'./figure.jpg'tensor = torch.from_numpy(np.asarray(PIL.Image.open(path)))....