list转array:np.array(list) numpy数组转tensor:t = tf.convert_to_tensor(array, tf.float32, name='t')或者t = tf.cast(array, tf.float32) tensor转numpy数组:array = sess.run(tensor) 或者 array = tensor.eval() 如何获取shape 1、获取numpy数组形状使用:a_array.shape[0] 2、获取tensor形状使用...
2.2 张量的基本属性 每个 PyTorch 张量都有其数据类型（dtype）、形状（shape）和存储设备（device），这些属性定义了张量如何存储和操作数据。# 查看张量的数据类型print(tensor_from_list.dtype)# 查看张量的形状print(tensor_from_list.shape)# 查看张量所在的设备print(tensor_from_list.device)2.3 张量的数学...
int型a: tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32) float型b: tf.Tensor(1.0, shape=(), dtype=float32) double型c: tf.Tensor(1.0, shape=(), dtype=float64) bool型: tf.Tensor([ True False], shape=(2,), dtype=bool) 字符串型: tf.Tensor(b'hello,world!', shape=(), dtype=string) (...
使用如下代码进行测试: import paddle import cProfile ones = paddle.ones([8, 512]) shape = paddle.shape(ones) print(list(shape)) cProfile.run("list(shape)") 使用paddle 2.6的release包 在Intel(R) Xeon(R) Silver 4310上得到如下性能情况: 在AMD EPYC 7H12上得到如下性能情况: 可见在_getitem_...
two_level_nested_list = [ [0, 1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10, 11] ]rank_2_tensor = tf.constant(two_level_nested_list)print(rank_2_tensor)Output:tf.Tensor( [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]], shape=(2, 6), dtype=int32)并用几个例子来测...
在TensorFlow中,TensorShape是用于表示张量形状的类。TensorShape对象包含一个或多个维度的大小,可以通过调用as_list()方法来获取形状的维度列表。 as_list()方法返回一个Python列表,其中包含TensorShape对象中每个维度的大小。这对于需要以列表形式访问张量形状的情况非常有用。
Tensor(shape=[3], dtype=float64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True, [2., 3., 4.]) 特殊地,如果仅输入单个scalar类型数据(例如float/int/bool类型的单个元素),则会创建shape为[1]的Tensor paddle.to_tensor(2) paddle.to_tensor([2]) ...
shape: 张量的形状,如 (64, 3, 224, 224) device: 张量所在设备, GPU/CPU ,是加速的关键 张量的创建 一、直接创建 torch.tensor() 功能:从data 创建 tensor data : 数据 , 可以是 list, numpy dtype : 数据类型,默认与 data 的一致 device 所在设备 , cuda cpu ...
Size([2, 2, 4]) >>> matrix.shape # tensor 形状 torch.Size([2, 2, 4]) >>> matrix.numel() # tensor 元素总数 16 >>> matrix.device device(type='cpu') 二 创建 Tensor 创建tensor ,可以传入数据或者维度,torch.tensor() 方法只能传入数据,torch.Tensor() 方法既可以传入数据也可以传维度,...
size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小,这两者是等价的,一般情况下我们用前者多一些。 view 我们可以通过view改变一个tensor的shape,它会根据我们指定的shape返回一个新的tensor。 需要注意的是,view返回的是原数据的一个引用,也就是说我们改变原数据,view出来的...