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
The torch package contains data structures for multi-dimensional tensors and mathematical operations over these are defined. Additionally, it provides many util...
import torch # 1、tensor.view调整tensor的形状 a = torch.arange(0, 6) b1 = a.view(2, 3) b2 = a.view(-1, 2) # 当某一维为-1时,回自动计算它的大小 print(b1) print(b2) b3 = b1.unsqueeze(1) print(b3) print(b3.size()) # 注意形状,在第1维(下标从0开始)上增加“1” b4 = ...
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: numpy.array -> tensor: torch.from_n...
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],...
import torch import numpy as np data = [[1, 2], [3, 4]] tensor = torch.FloatTensor(data) data_array = np.array(data) print(data) printdataarray) print(tensor) 得到 [[1, 2], [3, 4]] [[1 2] [3 4]] tensor([[1., 2.], [3., 4.]]) 2 Numpy 和 Torch 中的数学...
这是因为torch.from_numpy()函数创建的张量与原始NumPy数组共享数据,这可能导致在某些操作中产生不必要的开销。对于大型数据集,使用torch.tensor()或torch.as_tensor()函数可能更高效,因为它们不会与原始NumPy数组共享数据。 内存占用:与torch.from_numpy()创建的张量共享数据的NumPy数组将无法被垃圾回收,因为它们仍然...
torchrun 对应的python torch to numpy,目录python基础数据类型numpy多维数组torch中的Tensortorch中tensor操作算术操作,以加法为例索引操作 改变形状 运算内存开销 Tensor与numpy互相转换tensor转numpy numpy转tensor tensor可以放到GPU上由于
numpy()，如： numpy.array -> tensor: torch.from_numpy(data)，如： CPU张量和GPU张量之间的转换 CPU -> GPU: data.cuda() GPU -> CPU: data.cpu()当需要把⼀个GPU上的tensor数据（假设叫做output）迁移到CPU上并且转换为numpy类型时，可以⽤命令output.detach().cpu().numpy()
目录1 tensor-array(tensor.numpy()) 2 array-tensor(torch.from_numpy(array)) 1 tensor-array(tensor.numpy()) x=torch.ones(3,2) y=x.num_牛客网_牛客在手,offer不愁