在这个示例中,我们首先创建了一个torch.Tensor对象tensor,然后使用.numpy()方法将其转换为numpy数组numpy_array。接着,我们使用astype(np.int32)方法将numpy数组的dtype指定为int32,并将结果保存在numpy_array_with_dtype变量中。最后,我们打印出了转换后的numpy数组。 你可以根据需要更改astype()方法中的参数来指定不...
5.torch.from_numpy(ndarray) 将类型为numpy.float64, numpy.float32, numpy.float16, numpy.complex64, numpy.complex128, numpy.int64, numpy.int32, numpy.int16, numpy.int8, numpy.uint8, and numpy.bool的numpy.ndarray数据转化为tensor,共享内存。 import torch import numpy as np a = np.array(...
下面我们先以单张图片为例,将极客时间的那张 Logo 图片分别用 Pillow 与OpenCV读入,然后转换为NumPy的数组。 Pillow 方式 Pillow 是以二进制形式读入保存的,我们只需要利用 NumPy 的 asarray 方法,就可以将 Pillow 的数据转换为 NumPy 的数组格式。 fromPILimportImage im = Image.open('jk.jpg') im.size 输出...
9.torch.arange(start=0, end, step=1, dtype=None, device=None, requires_grad=False)--同numpy的arange函数,在[start,end)区间以步长step生成一维等差张量。 torch.arange(3.2) tensor([0., 1., 2., 3.]) torch.arange(1,3.2,0.3) tensor([1.0000, 1.3000, 1.6000, 1.9000, 2.2000, 2.5000, 2.80...
t = torch.as_strided(x, (2, 2), (1, 2), 1) t 1. 2. tensor([[ 1.4086, -0.2773], [-0.6369, 1.3125]]) 1. 2. torch.from_numpy( ndarray ) 从numpy的ndarrary创建张量 创建的张量与ndarray共享相同的内存 a = np.array([1, 2, 3]) t = torch.from_numpy(a) t 1. 2. 3. te...
from __future__importprint_functionimporttorchimportnumpyasnp # 常用矩阵创建函数 # torch.tensor(data,dtype)# data 可以是Numpy中的数组 # torch.as_tensor(data)#为data生成tensor。 # torch.from_numpy(ndarray)# torch.empty(size)# torch.empty_like(input)l=[[1,2,3],[4,5,6]]#列表 ...
import numpy as np b= np.array([1,2,3]) # b = b.astype(np.float) print(b.dtype) c = torch.from_numpy(b) print(c.dtype) int32 torch.int32 可以看到,torch默认int型是64位的,numpy默认int型是32位的 补充:torch.from_numpy VS torch.Tensor ...
而torchlm提供的非Random则表示非随机类型,在torchlm的pipeline中一定会被执行(而bind自其他主流库的不一定是必须执行的,比如albumentations中非Random类型还是可以指定概率的...)。 自动数据类型转换,autodtype: 这个问题很常见,比如你刚刚正愉快地把你的landmarks处理成了numpy数组,正想把torchvision的image-only ...
import numpy as nps1 = np.arange(10, dtype=np.float32) s2 = np.arange(10)# 默认的dtype是int64# 例一o11 = torch.Tensor(s1) o12 = torch.from_numpy(s1) o11.dtype# torch.float32o12.dtype# torch.float32# 修改值o11[0] = 12 ...
c = torch.from_numpy(a)c.dtype float64 torch.float64 不要⽤float代替torch.float，否则可能出现意想不到的错误 torch.float32与torch.float64数据类型相乘会出错，因此相乘的时候注意指定或转化数据float具体类型 np和torch数据类型转化⼤体原理⼀样，只有相乘的时候，torch.float不⼀致不可相乘，np....