1. CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda() 2. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu() 3. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 5. note:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor。 6. 如果tensor是标量的话,可以直接使用 item() 函数(只能是标量)将值取出来: prin...
const int pooled_width) { AT_ASSERTM(input.device().is_cpu(), "input must be a CPU tensor"); AT_ASSERTM(rois.device().is_cpu(), "rois must be a CPU tensor"); at::TensorArg input_t{input, "input", 1}, rois_t{rois, "rois", 2}; at::CheckedFrom c = "ROIPool_forward_...
tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) device(type='cpu') 默认在cpu上 ''' 1. 2. 3. 4. 5. 从cpu转到gpu上 a = torch.arange(10).cuda() ''' device(type='cuda', index=0) 调用cuda()方法后Tensor存储在gpu ''' 1. 2. 3. 4. 从gpu转到cpu上 a = torch.arange(10...
这个函数的作用是将该tensor转换为另一个tensor的type,可以同步完成转换CPU类型和GPU类型,如torch.IntTensor-->torch.cuda.floatTendor. 如果张量已经是指定类型,则不会进行转换 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t1=torch.Tensor(2,3)t2=torch.IntTensor(3,5)t3=t1.type_as(t2)print(t3.t...
Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. 错误原因在return self.numpy()和return self.numpy().astype(dtype, copy=False)两行代码。这两行代码,需要将return self.numpy()改为return self.cpu().numpy(),也就是将CUDA数据转化为CPU数据。 因为return self.numpy()及 return self....
首先使用Tensor.cpu()将张量复制到主机内存EN意思是:如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时，需要先...
CPU->GPU: data.cuda() GPU->CPU: data.cpu() Tensor 的常用操作 获取形状 在深度学习网络的设计中,我们需要时刻对 Tensor 的情况做到了如指掌,其中就包括获取 Tensor 的形式、形状等。为了得到 Tensor 的形状,我们可以使用 shape 或 size 来获取。 import torch a=torch.zeros(2, 3, 5) print(a.shape...
device='cuda'x.to(device)# x是一个tensor,传到cuda上去 使用cpu时: device='cpu'x.to(device) 方法2:使用x.cuda()+CUDA_VISIBLE_DEVICES 很多贴子中说,使用x.cuda() 和x.to('cuda') 虽然是等效的,但是x.cuda() 的缺点是无法动态切换cpu。然而,其实配合命令行参数CUDA_VISIBLE_DEVICES 是可以进行切换...
CPU张量 ---> GPU张量，使用data.cuda()GPU张量 ---> CPU张量，使用data.cpu()tensor和image之间转换 from torchvision.transforms import ToTensor, ToPILImage to_tensor = ToTensor() # img -> tensor,然后自动将其[0,255]归一化到[0,1]to_pil = ToPILImage()#tensor->img img和numpy之间的转换 im...