Tensor不可直接转换为list , 需要先转换为numpy,然后在转换为list list = tensor.numpy().tolist() a_list=a_tensor.numpy().tolist() torch.Tensor 转换为numpy ndarray =tensor.numpy()gpu上的tensor不能直接转为numpy ndarray = tensor.cpu().numpy() # 普通的tensor转换为numpya_np=a_tensor.numpy()...
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 复制 importtorchimportnumpyasnp # Convert tensor to numpy a=torch.ones(3)b=a.n...
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...
val= torch.tensor([item.cpu().detach().numpy() for item in val]).cuda() 这是因为gpu上的tensor不能直接转为numpy; 需要先在cpu上完成操作,再回到gpu上 如果是在cpu上,上面的.cpu()和.cuda()可以省略 torch.Tensor转list list = tensor.numpy().tolist() # 先转 numpy,后转 list list转numpy ...
python内置的列表、numpy中的数组、 pytorch中的tensor都可以在cpu上使用,tensor类型还可以用在gpu上。对于tensor类型的数据,可以用.to('cuda:0')转移到gpu上,用.tolist()可以将tensor类型的数据转换为列表(列表没有.device属性),gpu上的tensor不能直接转换成numpy,要先转到cpu上,再用.numpy()转换成数组类型。将...
list = tensor.numpy().tolist() a_list = a_tensor.numpy().tolist() 1. torch.Tensor 转换为numpy ndarray = tensor.numpy() gpu上的tensor不能直接转为numpy ndarray = tensor.cpu().numpy() # 普通的tensor转换为numpy a_np = a_tensor.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([1., 1., 1., 1., 1.]) 进行转换 b =a.numpy()print(b) 输出 [1. 1. 1. 1. 1.] 注意,转换后的tensor与numpy指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 a.add_(1)print(a)print(b) numpy to tensor importnumpy as np ...
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...
'''# 3.torch.tensor转换成numpyd=c.numpy()# 4.numpy转换成torch.tensore=torch.from_numpy(d)print('d',type(d))print('e',type(e))''' numpy和list之间的相互转换 注意这种转换只支持one-dimension array '''# 5.numpy转换成listf1=d.tolist() ...