调用Tensor的.numpy()方法: 要将PyTorch Tensor转换为NumPy数组,你可以直接调用Tensor的.numpy()方法。需要注意的是,这个转换只在Tensor位于CPU上时有效。如果Tensor在GPU上,你需要先将其移动到CPU上。 python # 确保Tensor在CPU上 if tensor.is_cuda: tensor = tensor.cpu() numpy_array = tensor.numpy() 然...
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") 注意,当使用锁页内存(pytorch 中数据加载器的锁页内存 pinn...
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() (此截图摘自Pytorch基础--torch.Tensor -...
8.tensor和numpy的互相转换 用numpy()将tensor转换为numpy(),用torch.from_numpy()将numpy转换为tensor(); 注意:两个函数所产生的numpy和tensor共享同一块内存,对其中一个改变时另一个也改变; tensor转numpy: x=torch.tensor([1,2,3]) y=x.numpy() print(x, y) y+=1 print(x,y) 1. 2. 3. 4....
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 ...
torch.Tensoris an alias for the default tensor type (torch.FloatTensor). torch.Tensor是默认张量类型(torch.FloatTensor)的别名 CPU张量在torch中,GPU张量在torch.cuda包中 从CPU转换到GPU,有一个to(device)的张量方法,可以创建张量的副本到指定设备(可以是CPU或GPU) ...
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]])…
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()
py", line 138, in asanyarray return array(a, dtype, copy=False, order=order, subok=True) File "/auto/homes/jb2270/master-project/venv_ray_master/lib/python3.6/site-packages/torch/tensor.py", line 486, in __array__ return self.numpy() TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy...
原因是:要转换的list里面的元素包含多维的tensor。 在gpu上的解决方法是: 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 ...