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').numpy() 在最简单的情况下,当...
tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2. 2.] 二将numpy array 转为 troch tensor import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.from_numpy(a) np.add(a, 1, out=a) print(a) print(b) print(a) 输出: [2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.],...
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import torch import numpy as np def remove_duplicate_rows(tensor): # 将tensor转换为numpy数组 numpy_array = tensor.numpy() # 使用numpy的unique函数查找唯一的行 unique_rows = np.unique(numpy_array, axis=0) # 将唯一的行转换回torch.tensor格式 unique_tensor = torch.from_numpy(unique_rows) retu...
python import torch # 创建一个随机张量 tensor = torch.randn(3, 4) # 创建一个形状为(3, 4)的随机张量 print("原始Tensor:") print(tensor) #将Tensor转换为numpy数组 numpy_array = tensor.numpy() print("转换为Numpy数组:") print(numpy_array) ...
(1)numpy array 和 torch tensor之间相互转换 importtorch importnumpyasnp np_data=np.arange(6).reshape((2,3)) torch_data=torch.from_numpy(np_data) tensor2array=torch_data.numpy() print("\nnp_data:\n",np_data,"\ntorch_data:\n",torch_data,"\ntensor2array:\n",tensor2array) ...
torch.Tensor 与 numpy.ndarray的相互转化 前言 在深度学习中,图像的数据类型为torch,其形状(shape)为:(C, H, W)。在opencv中图像的数据类型为ndarray其形状为:(H, W, C) 如果需要使用opencv显示图像则需要将torch转化为ndarray; 如果需要使用该图像作为深度学习的数据则需要将该图像转化为torch...
将tensor转换为array a=torch.ones(5)print(a) out: tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) 使用object的numpy()转换: b = a.numpy() print(b) out: [1. 1. 1. 1. 1.] 注意,此时两个数组(array与tensor)是共用一个储存空间的,也就是说,一个改变,另一个也会改变,因此: ...
例如,可以使用 .numpy() 方法将一个Tensor对象转换为ndarray对象: python 复制代码 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...
1. torch.Tensor和numpy.ndarray相互转换 importtorchimportnumpy as np#<class 'numpy.ndarray'>np_data = np.arange(6).reshape((2,3))#<class 'torch.Tensor'>torch_data =torch.from_numpy(np_data)#<class 'numpy.ndarray'>tensor2array =torch_data.numpy()print('numpy array:\n',np_data,type...