在这个例子中,我们首先导入了PyTorch库,并创建了一个包含浮点数的一维tensor。然后,我们通过调用.numpy()方法将tensor转换为numpy数组,并将结果存储在numpy_array变量中。最后,我们打印了这个numpy数组以验证转换是否成功。 注意:如果tensor在GPU上(即它是一个.cuda() tensor),那么在调用.numpy()之前,您可能需要先将...
意思是:如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时，需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy...
# model_out为CUDA上的tensor model_out = model_out.cpu() # detach():去除梯度 model_out = model_out.detach().numpy() 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至...
input = input.cpu().detach().numpy() # 有grad 1. 2. CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda() 1. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu() 1. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 1. 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 1. 注意:GPU tensor不能直接转为numpy...
importnumpy as nu a=nu.ones(2) #默认浮点型 b=t.from_numpy(a)#numpy→Tensorb Tensor转cuda(GPU运算) importtorch as t x=t.Tensor([[10,11],[20,21]])#Tensor得到的是浮点型y=t.Tensor([[10,11],[20,21]])#Tensor得到的是浮点型ift.cuda.is_available():#gpu上运算,如果不支持,代码块...
importnumpy as nu a=nu.ones(2) #默认浮点型 b=t.from_numpy(a)#numpy→Tensorb 1. 2. 3. 4. Tensor转cuda(GPU运算) importtorch as t x=t.Tensor([[10,11],[20,21]])#Tensor得到的是浮点型y=t.Tensor([[10,11],[20,21]])#Tensor得到的是浮点型ift.cuda.is_available():#gpu上运算,...
如果想要将代码中的tensor转换成numpy,可以直接在tensor后面加.numpy()。 但是如果tensor在cuda上面,就会有以下报错:TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. 这时候只需要在.numpy()前面加上.cpu(),问题解决。
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。
意思是:如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时 ,需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy格式。 numpy不能读取CUDA tensor 需要将它转化为 CPU tensor 将predict.data.numpy() 改为predict.data.cpu().numpy()即可 转https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/82973711...
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