int32) tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32) tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32) 改变后: tensor([1., 2., 3.]) tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32) tensor([0, 0, 0], dtype=torch.int32) tensor([0, 0, 0], dtype=torch.
a = np.ones(5) b = torch.from_numpy(a) 或者 a = np.ones(5) b = torch.tensor(a) 检验: print(a) print(type(a)) print(b) print(type(b)) 输出:[1. 1. 1. 1. 1.]<class ‘numpy.ndarray’>tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)<class ‘torch.Tensor’...
from_numpy(a) print(a, b) a += 1 print(a, b) b += 1 print(a, b) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64) [2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., ...
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...
tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) 转换成numpy数组是：[1. 1. 1. 1. 1.]同样，如果要将numpy数组b转换为torch tensor，可以使用from_numpy()函数或直接使用tensor()函数，例如：[1. 1. 1. 1. 1.] 转换为torch tensor的结果为：tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch....
arr=np.ones((3,3))print("arr的数据类型:",arr.dtype)# float64x=torch.tensor(arr,device="cuda")print(x) 方式二:从numpy创建tensor 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...
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）、...
RuntimeError: 如果结果类型与 dtype 不兼容. tensorflow 中tensor与数组之间的转换 主要是两个方法: 1.数组转tensor:数组a, tensor_a=tf.convert_to_tensor(a) 2.tensor转数组:tensor b, array_b=b.eval() import tensorflow as tf import numpy as np ...
Tensor-Numpy 互转 操作如下 n = t.ones(2, 3)print(n.numpy())### Tensor 转 Numpy#[[1. 1. 1.]#[1. 1. 1.]]importnumpy as np p= np.ones((2, 3)) q= t.from_numpy(p)### Numpy 转 Tensorprint(p)#tensor([[1., 1., 1.],#[1., 1., 1.]], dtype=torch.float64) ...
第二种是从Numpy的ndarray创建,使用 torch.from_numpy() 函数。 第三种是根据其他的Tensor,创建与其维度(shape)相同的Tensor,这里展示了两种方法:torch.ones_like() 和 torch.rand_like(),类似的,还有 torch.zeros_like(),我们可以对应右侧的输出来看看他们的含义(其实直接从函数名就能看出来)。