3.1 torch.Tensor 转 numpy 转换后共享内存 注意,转换后的 pytorch tensor 与 numpy array 指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 最完全最常用的将 Tensor 转成 numpyarray的方法如下: x.detach().to('cpu').numpy() 在最简单的情况下,当你在 CPU 上有一个没有梯度的 PyTorch 张量时,你可以...
array([1, 2, 3]) Tensor = torch.Tensor(data) tensor = torch.tensor(data) from_numpy = torch.from_numpy(data) as_tensor = torch.as_tensor(data) print('输出的结果:') print(Tensor) print(tensor) print(from_numpy) print(as_tensor) print('输出的类型:') print(Tensor.dtype) print(ten...
例子4:将张量转换为指定数据类型的 Numpy 数组 importtorchimportnumpyasnp# 创建一个numpy数组a = np.zeros(5)# numpy数组转换为tensorb = torch.from_numpy(a)print(b) 输出结果: 总结 本文介绍了如何将张量(Tensor)转换为 Numpy 数组(Numpy array)。我们使用了 Numpy 提供的numpy()函数实现了这个转换。这样...
1Tensor和NumPy相互转换 我们很容易用 numpy() 和from_numpy() 将Tensor 和NumPy中的数组相互转换。 但是需要注意的点是: 这两个函数所产⽣生的的 Tensor 和NumPy中的数组共享相同的内存(所以他们之间的转换很快),改变其中⼀个时另⼀个也会改变!!! 还有一个常用的将NumPy中的array转换成 Tensor 的方法就...
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 ...
numpy array:[[-123][456]]tensor:tensor([[-1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32) 二、依据数值创建 2.1 torch.zeros() 功能:依size 创建全 0 张量 size : 张量的形状 , 如 (3,3),(3,224,224) out : 输出的张量 layout 内存中布局形式 , 有strided(默认), sparse_coo(这个通常稀疏矩阵时...
import torchimport numpy as np# 从 Python 列表创建data_list = [1, 2, 3]tensor_from_list = torch.tensor(data_list)# 从 NumPy 数组创建np_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])tensor_from_numpy = torch.tensor(np_array)2.2 张量的基本属性 每个 PyTorch 张量都有其数据类型（dtype）、...
Tensor 和 NumPy 相互转换 我们很容易用numpy()和from_numpy()将Tensor和NumPy中的数组相互转换。但是需要注意的一点是: 这两个函数所产生的Tensor和NumPy中的数组共享相同的内存(所以他们之间的转换很快),改变其中一个时另一个也会改变! 运行 AI代码解释 ...
2.从numpy创建Tensor 复制 torch.from_numpy(ndarray) 1. 利用该方法创建的tensor与原ndarray共享内存,当修改其中一个数据,另外一个也会被更新。 复制 importnumpyasnpimporttorch # 创建一个numpy数组 numpy_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 从numpy数组创建一个Tensor,并保持数据共享(更改Tensor内容...
从numpy创建tensor,此时ndarray与tensor共享内存,当修改其中一个数据,另外一个也会被改动。 例: arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])x=torch.from_numpy(arr)x[0,0]=-2print(arr)print(x) 方式三:根据数值创建tensor 根据size创建全0的张量