在这个例子中,我们首先创建了一个PyTorch Tensor,然后将其转换为NumPy ndarray。由于它们共享内存,修改ndarray的值会导致Tensor的值也发生变化。最后,我们通过.copy()方法创建了一个ndarray的副本,修改副本的值不会影响原始的Tensor。
如果你不想共享内存,你可以使用torch.tensor()方法来创建一个新的 tensor。 Example: importtorchimportnumpyasnp# 创建一个 numpy.ndarrayc=np.array([[1,2],[3,4]])# 转换成 torch.tensord=torch.tensor(c)# 查看类型和内容print(type(c),c)print(type(d),d) Output: <class'numpy.ndarray'> [[1...
Tensor.numpy():将Tensor转化为ndarray,这里的Tensor可以是标量或者向量(与item()不同)转换前后的dtype不会改变 代码: importtorchimporttorch.nn as nn x= torch.Tensor([1,2])print(x)print(x.type()) y=x.numpy()print(y) 结果: tensor([1., 2.]) torch.FloatTensor [1. 2.] detach(): 返回一...
1. 转换方法: 1.tensor=> ndarray : tensor.numpy() 2. ndarray => tensor : tensor =torch.from_numpy(ndarray)
③两种方式生成的数据都为 numpy.ndarray类型,其实这点也可以看出:array实际上是一个创建ndarray类对应的函数,而使用ndarray进行定义时实际上是调用了ndarray类的构造函数,前者更为方便 1.1.2 tensor类型的定义 话不多说,直接上代码: importtorchc=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],[4,6,6],[4,2,5]])...
tensor和array之间的转换A = t.ones(3, 4) # torch.tensor -> numpy.ndarray B = A.numpy() # numpy.ndarray -> torch.tensor C = t.from_numpy(B) # Note: # A, B, C共享内存, 修改任意一个, 3个都会同时改变. # tensor和array之间的转换很快 ...
tensor转numpy 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t = torch.ones(5) print(f"t: {t}") n = t.numpy() 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([1., 1., 1., 1., 1.]) n: [1. 1. 1. 1. 1.] cpu上的tensor可...
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 运行 AI代码解释 import torch import numpy as np # Convert tensor...
pytorch中的Tensor和ndarray Tensor和ndarray是深度学习中经常遇到的两个概念: 针对于pytorch (1)所在的位置: cpu gpu一般Tensor是可以在cpu中也可以在gpu中的 空间位置转换: 把Tensor从cpu中移动到gpu中: Tensor.cuda() 把Tensor从gpu中移动到cpu中: Tensor.cpu()...
1.由tensor转换为ndarray: tensor直接调用numpy方法: t = torch.ones(5)print(f"t: {t}")n = t.numpy()print(f"n: {n}") t: tensor([1., 1., 1., 1., 1.])n: [1. 1. 1. 1. 1.] 此时,如果修改张量tensor的值,那么对应的ndarray中的值也会发生改变,这里只是变量类型的改变,但是变量...