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】。
简介 自适应池化Adaptive Pooling是PyTorch含有的一种池化层，在PyTorch的中有六种形式： 自适应最大池化Adaptive Max Pooling： torch....
python有很多有趣的库，其中wxpy是连接微信的接口，具体可以查看官方文档。可以实现自动操作，wxpy 支持 Python 3.4-3.6，以及 2.7 版本。 一、安装 win10...
通俗的来说，Python中所谓的命名空间可以理解为一个容器。在这个容器中可以装许多标识符。不同容器中的同名的标识符是不会相互冲突的。理解python的命名空间需要掌握三条规则： 第一，赋...
通过手动输入数据，将数据分成几部分存入数组中 import os import sys def test(): brick = raw_input("input:")...
1.背景 项目需求，要求获得github的repo的api，以便可以提取repo的数据进行分析。研究了一天，终于解决了这个问题，虽然效率还是比较低下。 因为github的那个显示repo...