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】。
本文实例为大家分享了python实现大文本文件分割的具体代码，供大家参考，具体内容如下 开发环境 Python 2 实现效果 通过文件拖拽或文件路径输入，实现自定义大文本文件分割。 代码...
当数据很多，且日期格式不标准时的时候，如果pandas.to_datetime 函数使用不当，会使得处理时间变得很长，提升速度的关键在于format的使用。下面举例进行说明： 示例数据：...
本文实例讲述了python中的闭包用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 什么是闭包? 简单说,闭包就是根据不同的配置信息得到不同的结果 再来看看专业的解释:闭包（Closu...
本文所示代码主要是通过Python+matplotlib实现作图，并且在图中添加表格的功能，具体如下。 代码 import matplotlib.pyplot as plt impo...
一、yield运行方式 我们定义一个如下的生成器： def put_on(name): print("Hi {}, 货物来了,准备搬到仓库！".format(name)) wh...