当使用PIL的Image.open读取图片并转换为二值图后，若不将数据类型转换为np.float32，后续将数组转为tensor并使用torch.from_numpy(img2).to(torch.float32)时，图片中的1数值会变为255。然而，若在转换为tensor之前将数据类型转换为np.float32，再执行类似操作，则数值保持不变。这表明在进行torch.fl...
当尝试使用PIL库的Image.open读取图片并使用.convert("1")将其转换为二值图像后，接着将数据类型更改为.astype(np.float32)显得至关重要。如果不进行这一步转换，随后将图像转为张量并使用torch.from_numpy(img2).to(torch.float32)操作，原本为1的像素值会变为255。相反，如果在将数据转为张量之...
numpy的float32可以用于创建和操作多维数组,进行数值计算和科学计算。 虽然torch.float32与numpy的float32在数据类型上是相同的,但它们所属的库和使用的上下文不同。torch.float32主要用于深度学习和神经网络模型的构建和训练,而numpy的float32主要用于科学计算和数值运算。因此,在具体应用中,根据所使用的库和上下文...
It currently accepts ndarray with dtypes of numpy.float64, numpy.float32, numpy.float16, numpy.int64, numpy.int32, numpy.int16, numpy.int8, numpy.uint8, and numpy.bool. 简单说一下,就是torch.from_numpy()方法把数组转换成张量,且二者共享内存,对张量进行修改比如重新赋值,那么原始数组也会相应发...
但是如果转成tensor之前,就把格式变成np.float32,接下来再 torch.from_numpy(img2).to(torch.float32),就不会影响结果。 也就是说,.convert("1")之后,需要把格式转成np.float32 !!!才不会影响接下来的操作。 好神奇,为什么就偷偷转回255了呢?
torch.float64 torch.float32 torch.from_numpy() torch.from_numpy(ndarray) 功能:从numpy创建tensor。 「注意事项:」从torch.from_numpy创建的tensor与原ndarray共享内存,当修改其中一个的数据,另外一个也将会被改动。 import torch import numpy as np ...
Creates aTensorfrom anumpy.ndarray. The returned tensor andndarrayshare the same memory. Modifications to the tensor will be reflected in thendarrayand vice versa. The returned tensor is not resizable. It currently acceptsndarraywith dtypes ofnumpy.float64,numpy.float32,numpy.float16,numpy.int64,...
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") ...
2.6 从numpy创建Tensor# Torch code: x = torch.from_numpy(x).float() # PaddlePaddle code x = paddle.to_tensor(x).astype(np.float32) In [7] import paddle x=paddle.to_tensor([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]) sample_lst=[0,5,7,11] x[sample_lst] Tensor(shape=[4], dtype...
将Numpy数组装换成张量形式且返回的张量tensor和numpy共享同一 内存空间修改一个会改变另一个 a=np.array([1,2,3,4])t=torch.from_numpy(a)print(a)print(t)t[0]=0print(t)print(a) [1234]tensor([1,2,3,4],dtype=torch.int32)tensor([0,2,3,4],dtype=torch.int32)[0234] ...