预测结果转为numpy：
logits=model(feature) #如果模型是跑在GPU上 result=logits.data.cpu().numpy() / logits.cpu().numpy() #如果模型跑在cpu上 result=logits.data.numpy() / logits.numpy()
将矩阵转为tensor：
np_arr = np.array([1,2,3,4]) tensor=torch.from_numpy(np_arr)
以上这篇pytorch模型预测结果与ndarray互转方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。
0x01 安装pyinotify >>> pip install pyinotify >>> import pyinotify 0x02 实现对...
有如下 borg pattern 的实现： class Borg(object): __shared_state = {} def __init__(self):...
最近做一个车牌识别项目，入门级别的，十分简单。 车牌识别总体分成两个大的步骤： 一、车牌定位：从照片中圈出车牌 二、车牌字符识别 这里只说第二个步骤，字符识别包括两个步骤： 1、图像处理...
python在不同层级目录import模块的方法 使用python进行程序编写时，经常会调用不同目录下的模块及函数。本篇博客针对常见的模块调用讲解导入模块的方法。 1. 同级目录下的调用...
Flask-Admin是一个功能齐全、简单易用的Flask扩展，让你可以为Flask应用程序增加管理界面。它受django-admin包的影响，但用这样一种方式实现，开发者拥...