model_cpu = model.to('cpu') # 剥离梯度并获取模型参数值 for name, param in model_cpu.named_parameters(): param_value = param.detach().numpy() print('Parameter {}: {}'.format(name, param_value)) ``` 在上面的示例代码中,我们首先将模型参数转移到 CPU 上,然后通过`named_parameters()`方...
np_pred_b = torch.argmax(t_logits_b, -1).detach().cpu().numpy() np_pred = np_pred_b if np_pred is None else np.concatenate( (np_pred, np_pred_b),0) np_y = t_y_b.cpu().numpy() if np_y is None else np.concatenate( (np_y, t_y_b.cpu().numpy()),0) f_acc ...
(4)copy_与clone是一样的,唯一的不同是调用写法不同 (5)x.data与x.detach相同,共享一块数据,与计算历史无关,不同点:x.data在梯度计算阶段要用到的张量上不安全。
predictions=wqrf(new_data_tensor)# 重塑预测结果以匹配每个样本有两个3维向量的输出 predictions=predictions.view(predictions.size(0),2,-1)# 打印预测结果print('预测结果:',predictions.detach().cpu().numpy())# 示例新数据 new_data=[[[1,180,35,850,0.5],[2,170,25,95,2.8]]]# 假设模型参数...
z = TSNE(n_components=2).fit_transform(out.detach().cpu().numpy()) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.scatter(z[:, 0], z[:, 1], s=70, c=color, cmap="Set2") plt.show() 1. 2. 3. ...
[0] torch_array = torch_logits.cpu().detach().numpy() print("torch_prediction_logits shape:{}".format(torch_array.shape)) print("torch_prediction_logits:{}".format(torch_array)) paddle_model = PaddleErnieModel.from_pretrained(paddle_model_name) paddle_tokenizer = ErnieTokenizer.from_...
(left=0.05, right=0.95, bottom=0.05, top=0.95, wspace=0.05, hspace=0.05) x = x.cpu().detach().numpy()#把tensor从gpu放到cpu,再转化成numpy数组 for i in range(width * height): plt.subplot(height, width, i + 1) # 产生一个height * width个特征图子画布的大空白画布 plt.axis('off'...
fc_names = ['fc', 'classifier', 'key', 'value', 'query', 'out'] if any(name in paddle_param_name for name in fc_names): torch_state_dict[torch_param_name] = torch.from_numpy(state_dict[paddle_param_name].detach().cpu().numpy().T) else: torch_state_dict[torch_param_name]...
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()