在PyTorch中,tensor是一个在GPU或CPU上运行的通用数组,可用于存储和操作多维数据。 torch.as_tensor是PyTorch提供的一个函数,用于将数据转换为tensor。它可以接受多种类型的输入数据,包括numpy数组、Python列表、Python标量等,并返回一个张量(Tensor)对象。 在本文中,我们将探讨torch.as_tensor的用法及其在深度学习中...
如果data已经是tensor,且dtype和device与参数相同,则生成的tensor会和data共享内存。如果data是ndarray,且dtype对应,devices为cpu,则同样共享内存。其他情况则不共享内存。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch import numpy a = numpy.array([1, 2, 3]) t = torch.as_tensor(a)...
torch.tensor() always copies data. If you have a Tensor data and want to avoid a copy, use torch.Tensor.requires_grad_() or torch.Tensor.detach(). If you have a NumPy ndarray and want to avoid a copy, use torch.as_tensor(). Warning When data is a tensor x, torch.tensor() read...
t=torch.as_tensor(a)print(t) t[0]= -1a 将numpy转为tensor也可以使用t = torch.from_numpy(a)
torch.as_tensor(data, dtype=None,device=None)->Tensor : 为data生成tensor。 如果data已经是tensor,且dtype和device与参数相同,则生成的tensor会和data共享内存。如果data是ndarray,且dtype对应,devices为cpu,则同样共享内存。其他情况则不共享内存。
三、使用type_as(tesnor)将张量转换为给定类型的张量。 如果张量已经是正确的类型,则不会执行操作。具体操作方法如下: self = torch.Tensor(3, 5) tesnor = torch.IntTensor(2,3) print self.type_as(tesnor) 1 2 3 原创文章,转载请注明 :pytorch张量torch.Tensor类型的构建与相互转换以及torch.type()...
torch.tensor和torch.Tensor的区别 技术标签:learnpytorchpytorchpython 查看原文 pytorch学习手册【一】 些方法 注意:张量的随机创建会在下面的random sampling里面再说明。torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad...,requires_grad=False)→Tensortorch.as_tensor(data,dtype=None,device=None) →...
Tensor和numpy对象共享内存(浅拷贝操作),所以他们之间的转换很快,且会同步变化: import torch as t import numpy as np a = np.ones(4) b = t.from_numpy(a) # Numpy->Tensor print(a) print(b) '''输出: [1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64) ''' b.add...
tensor([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6]]) 注意:torch.tensor()始终复制数据。如果您有Tensor数据并且只想更改其requires_grad标志,请使用requires_grad_()或detach()来避免复制。如果您有一个numpy array 并想要避免copy,请使用torch.as_tensor()。
torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=None, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor torch.as_tensor(data, dtype=None, device=None) → Tensor ...