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boxes = torch.from_numpy(np.array([(0,0,100,100), (25,25,125,125), (200,200,250,250), (0,0,300,300)], dtype=np.float32)) labels = torch.from_numpy(np.array([1,2,3,4], dtype=np.long)) loc_targets, cls_targets = ssd_box_coder.encode(boxes, labels) loc_targets = lo...
torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) 功能:从data创建tensor data:数据,list或numpy dtype:数据类型,默认与data一致 device:所在设备 requires_grad:是否需要梯度 pin_memory:是否存于锁页内存 1.2 torch.from_numpy(ndarray) 功能:从numpy创建tensor,创建后的tenso...
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_(1)# add_会修改b自身 print(a) print(b) '''输出: [2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64) b进行add...
numpy转tensor torch中有一个from_numpy()函数,这样转换得到的tensor与原numpy数组也是共享内存的。 还有一个方法是直接用torch.tensor(),但是这种方法会进行数据拷贝,开辟新内存。 tensor可以放到GPU上
torch与numpy数组互换: tensor.numpy()与torch.from_numpy(array) torch的运算 加法:a+b或者torch.add(a,b)若想进行in-place操作(原地计算),只需在add后面加一个。另外,torch里面所有带""的操作,都是指的in-place的操作,torch加减乘除都能带_。 例 ...
import numpy as np test = np.arange(11)input = torch.tensor(np.array([test[i:(i + 3)] ...
● dtype:数据类型,默认与data的一致 ● device:所在设备,cuda/cpu ● requires_grad:是否需要计算梯度,False可节省内存 ● pin_memory:是否存于锁页内存,与转换效率有关,通常为False import torch import numpy as np arr = np.ones((3, 3))
4 PyTorch 转 Numpy 5 单元素Tensor转成Python数值 6 操作(非常重要) 6.1 数据生成 6.1.1 torch.arange:相当于python中的range函数 6.1.2 torch.linspace:将[start, end]拆分成 step 个 6.2 索引和数据筛选(非常重要) 6.2.1 索引选取 6.2.3 torch.nonzero:返回非零元素的索引位置 6.2.5 条件选择:torch....
dtype:数据类型,默认与data一致 device:所在设备,cuda / cpu requires_grad:是否需要梯度 pin_memory:是否存于锁页内存 【CPU / GPU(cuda)上创建张量】 # 通过torch.tensor创建张量 在cpu设备上运行 import torch import numpy as np flag = True