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】。
如下所示： ''' Created on 2018-4-20 例子:每天凌晨3点执行func方法 ''' import datetime import threading def...
说明：最近在B站看一些材料力学视频时候，感觉有一些分集狂魔的分集真的很恐怖，有的甚至上百集，因此决定写个小脚本每次分析下到底这个系列视频到底有多长。 好了，下面是分析过程： 第一步当然...
本文实例讲述了Python简单处理坐标排序问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面一篇学了列表的冒泡排序算法，这一节利用此算法处理一下坐标排序的问题 我实现的功能是从上到下，从左到右...
环境 系统：win10 cpu：i7-6700HQ gpu：gtx965m python : 3.6 pytorch ：0.3 数据下载 来源自Sasank Chilamkurthy 的...
PIL(Python Imaging Library)是一个非常强大的Python库，但是它支持Python2.X， 在Python3中则使用的是Pillow库，它是从PIL中fork出...