鉴于最近老是忘记torch,numpy,pandas之间的转换关系以及使用的注意事项,现在写一篇文章记录一下使用时候容易忘记的坑 torch在cuda和cpu下相同操作的不同函数 import torch data = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) data.reshape(2,3) data = data.cuda() data.view(2,3) ...
= 'cuda': raise ValueError("PyTorch tensor must be on GPU.") if device: input_array = input_array.to(device) return cp.from_dlpack(torch.utils.dlpack.to_dlpack(input_array)) # return cp.asarray(input_array.cpu().numpy()) elif target_type == 'numpy': return input_array.numpy() e...
numpy_array = tensor.numpy() print(numpy_array) 需要注意的是,如果张量位于GPU上,则无法直接使用.numpy()方法。在这种情况下,你需要先将张量移动到CPU上,然后再进行转换。 python # 假设tensor是一个位于GPU上的张量 tensor_on_gpu = tensor.cuda() # 将张量移动到CPU上 tensor_on_cpu = tensor_on_gp...
to('cuda') x_gpu_2 = x.to('cuda:2') x_cpu = x.to('cpu') x_cpu_1 = x.to('cpu:1') # 设置运算的设备,并更改类型 x_cpu_double = x.to('cpu', torch.double) 4 PyTorch 转 Numpy 这是上一节学过的,你还记得么? # 使用 numpy array 创建 tensor a = torch.from_numpy(np....
x.detach().numpy() 3.2 numpy 转 torch.Tensor tensor = torch.from_numpy(ndarray) 转换时改变数据类型 tensor = torch.from_numpy(x).type(torch.float32) 转换时发送到不同的设备上,如 GPU iftorch.cuda.is_available(): y = torch.from_numpy(x).to("cuda") ...
torch转onnx中的input_names torch to numpy 加油加油加油 2.2数据操作 torch.tensor是存储和变换数据的主要工具,tonsor和numpy非常类似,但是tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能,这使得tensor更加适合深度学习; tensor可翻译为张量; 1.创建tensor import torch# 引入torch包;...
val= torch.tensor([item.cpu().detach().numpy() for item in val]).cuda() 这是因为gpu上的tensor不能直接转为numpy; 需要先在cpu上完成操作,再回到gpu上 如果是在cpu上,上面的.cpu()和.cuda()可以省略 torch.Tensor转list list = tensor.numpy().tolist() # 先转 numpy,后转 list ...
numpy()，如： numpy.array -> tensor: torch.from_numpy(data)，如： CPU张量和GPU张量之间的转换 CPU -> GPU: data.cuda() GPU -> CPU: data.cpu()当需要把⼀个GPU上的tensor数据（假设叫做output）迁移到CPU上并且转换为numpy类型时，可以⽤命令output.detach().cpu().numpy()
排查CPU执行部分占用率较高的逻辑,原因为部分计算密集型逻辑被放在了前后处理中,例如opencv库中的一些api执行和通过numpy、pandas等库进行矩阵计算。解决思路是将原来的python替换成NVIDIA官方提供的一些列对应的cuda版本库。例如cvCuda和cuDF分别对应OpenCV与pandas,并且提供了相同的api,只需要在import包的时候进行替换,开...
import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.from_numpy(a) np.add(a, 1, out=a) print(a) print(b) out: [2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64) 当然还有能在GPU上运算的CUDAtensors ...