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】。
第一个twisted支持的诗歌服务器 尽管Twisted大多数情况下用来写服务器代码，但为了一开始尽量从简单处着手，我们首先从简单的客户端讲起。 让我们来试试使用Twisted的客户端。...
好久没有写博客了！昨天小牛在上海举办了牛友见面会，现场优惠还是比较大，心仪已久加上一时脑热就入手了。以为会有多么开心，其实目前最大的感受就是焦虑！担心电动车被偷，担心电池被偷，担心路上突...
函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程...
本文实例讲述了Python使用文件锁实现进程间同步功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 简介 在实际应用中，会出现这种应用场景：希望shell下执行的脚本对某些竞争资源提供保护，避免出...
最近在做一个视频设备管理的项目，设备包括（摄像机，DVR,NVR等），包括设备信息补全，设备状态推送，设备流地址推送等，如果同时导入的设备数量较多，如果使用单线程进行设备检测，那么由于设...