这样,你就成功地将一个torch.Tensor对象转换为了numpy数组,并将其存储到了文件中。
2.2 torch.Tensor 转 list 先转numpy,后转list list= tensor.numpy().tolist() 3.1 torch.Tensor 转 numpy 转换后共享内存 注意,转换后的 pytorch tensor 与 numpy array 指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 最完全最常用的将 Tensor 转成 numpyarray的方法如下: x.detach().to('cpu').num...
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import torch import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[4,9,2],[3,6,4]]) b=torch.from_numpy(a) #转换语句 print(b) print(type(b)) 2、tensorflow的tensor与numpy之间的转换 tensorflow的tensor转numpy import tensorflow as tf import numpy as np a=tf.constant([[1,2,3],[...
此外,还可以使用type()函数,data为Tensor数据类型,data.type()为给出data的类型,如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换为torch.FloatTensor类型张量。 a1.type_as(a2)可将a1转换为a2同类型。 tensor和numpy.array转换 tensor -> numpy.array: data.numpy(),如: ...
一将torch tensor 转为 numbly array声明一个tensor: a = torch.ones(5) print(a) 输出: tensor([1.,1.,1.,1.,1.]) 将tensor a 转化为numpy b = a.numpy() print(b) 输出: [1. 1. 1. 1. 1.] 他们共用一个地址,对a操作会影响b a.add_(1) print(a) print(b) 输出:...
tensor 转 numpy numpy转tensor tensor可以放到GPU上 由于在机器学习领域,python中的基础数据类型一般要转换成numpy中的多维数组或者torch的tensor来计算,本来简要描述其中的一些要点。 python基础数据类型 严格来讲,python中是没有数组这个数据结构的,数组一般要求其中的元素类型形同。python中用来实现数组功能有两种基本数...
import torch # 创建一个Tensor对象 tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) # 将Tensor对象转换为ndarray对象 ndarray = tensor.numpy() print(ndarray) 输出: python array([1, 2, 3, 4]) 复制代码 同样地,也可以使用 torch.from_numpy() 方法将一个ndarray对象转换为Tensor对象: python import numpy...
先转numpy,后转list list = tensor.numpy().tolist() 0x04 torch.Tensor 转 numpy ndarray = tensor.numpy() *gpu上的tensor不能直接转为numpy ndarray = tensor.cpu().numpy() 0x05 numpy 转 torch.Tensor tensor = torch.from_numpy(ndarray)
np.ndarray转为torch.Tensor np.transpose( xxx, (2,0,1)) # 将 H x W x C 转化为 C x H x W torch.Tensor转numpy.ndarray np.transpose(tensor_cv.numpy(), (1,2,0)) # 将C x H x W 转化为 H x W x C 参考 pytorch学习(五)—图像的加载/读取方式 ...