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】。
我就废话不多说了，直接上代码吧！ #-*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np value1...
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