Tensor 和tensor是深拷贝,在内存中创建一个额外的数据副本,不共享内存,所以不受数组改变的影响。 from_numpy和as_tensor是浅拷贝,在内存中共享数据,他们不同之处就是在于对内存的共享。 import torch import numpy as np data = np.array([1, 2, 3]) Tensor = torch.Tensor(data) tensor = torch.tensor(...
Tensor 和tensor唯一区别在于方法名中t的大小写，大写字母T（Tensor）是类构造函数，小写（tensor）是工厂函数。其中，torch.as_tensor 和 torch.from_numpy 也是工厂函数。构造函数在构造一个张量时使用全局默认值，而工厂函数则根据输入推断数据类型。通过torch.get_default_dtype()可以查看dtype的全局默认...
例如:x = x + 5,对x就是一个原地操作,y= x+5, x= y完成了同样的功能但不是原地操作,使用这样的方法能够节省内存。 2. .Tensor、.tensor、.from_numpy、.as_tensor的区别 .Tensor和.tensor是深拷贝,在内存中创建一个额外的数据副本,不共享内存,所以不受数组改变的影响。.from_numpy和as_tensor是浅拷贝...
as_tensor(a) >>> t tensor([ 1, 2, 3]) >>> t[0] = -1 >>> a array([-1, 2, 3]) >>> a = numpy.array([1, 2, 3]) >>> t = torch.as_tensor(a, device=torch.device('cuda')) >>> t tensor([ 1, 2, 3]) >>> t[0] = -1 >>> a array([1, 2, 3])...
torch.as_tensor torch.from_numpy 3.2.1 方式一:torch.tensor # torch.tensor 这种方式只能创建元素维度一致的数组 data = [[1, 2], [3, 4]] x_data = torch.tensor(data) 注意:不要使用 tensor.Tensor()创建tensor。tensor.Tensor()是torch.FloatTensor的别名,所以创建的都是浮点型tensor。应该首选使用...
torch.as_tensor是PyTorch提供的一个函数,用于将数据转换为tensor。它可以接受多种类型的输入数据,包括numpy数组、Python列表、Python标量等,并返回一个张量(Tensor)对象。 在本文中,我们将探讨torch.as_tensor的用法及其在深度学习中的重要性。我们将分步骤回答以下问题: 1.什么是torch.as_tensor函数? 2.如何使用tor...
import torch import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) t = torch.as_tensor(a) print(t) t[0] = -1 a 将numpy转为tensor也可以使用t = torch.from_numpy(a)
在不考虑性能方面,一般情况下我们使用**torch.tensor()方法居多,那么如果要考虑性能方面,首先肯定是要从torch.as_tensor()以及torch.from_numpy()**这两种方法中选择,因为在创建tensor的过程中,它俩是共享内存的,不需要额外创建一份数据,。 但是这两个中选择哪个呢,答案是:torch.as_tensor(),因为torch.as_tens...
AsTensorSpan(ReadOnlySpan<NRange>) Source: Tensor.cs 将此Tensor<T> 转换为一个 TensorSpan<T>,该 TensorSpan<T> 基于提供的范围指向相同的支持内存。/> C# 复制 public System.Numerics.Tensors.TensorSpan<T> AsTensorSpan (scoped ReadOnlySpan<System.Buffers.NRange> start); 参数 start Read...
torch.as_tensor(data, dtype=None,device=None)->Tensor : 为data生成tensor。 如果data已经是tensor,且dtype和device与参数相同,则生成的tensor会和data共享内存。如果data是ndarray,且dtype对应,devices为cpu,则同样共享内存。其他情况则不共享内存。