pytorch 实现tensor与numpy数组转换

yipeiwu_com6年前Python基础

看代码,tensor转numpy:

a = torch.ones(2,2)
b = a.numpy()
c=np.array(a) #也可以转numpy数组
print(type(a))
print(type(b))
print(a)
print(b)

输出为:

<class ‘torch.Tensor'>
<class ‘numpy.ndarray'>
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
[[1. 1.]
[1. 1.]]

numpy转tensor:

import torch
import numpy as np

a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
c=torch.Tensor(a) #也可以转pytorch Tensor
print(type(a))
print(type(b))
print(a)
print(b)

输出为:

<class ‘numpy.ndarray'>
<class ‘torch.Tensor'>
[1. 1. 1. 1. 1.]
tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)

可见pytorch的tensor对象与numpy数组是可以相互转换的,且numpy数组的默认类型是double

以上这篇pytorch 实现tensor与numpy数组转换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】。

相关文章

pandas 数据归一化以及行删除例程的方法

如下所示: #coding:utf8 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFra...

Django框架反向解析操作详解

Django框架反向解析操作详解

本文实例讲述了Django框架反向解析操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 定义: 随着功能的增加会出现更多的视图,可能之前配置的正则表达式不够准确,于是就要修改正则表达式,但是...

Python使用progressbar模块实现的显示进度条功能

本文实例讲述了Python使用progressbar模块实现的显示进度条功能。分享给大家供大家参考,具体如下: progressbar安装: pip install progress...

Python常见异常分类与处理方法

Python常见异常类型大概分为以下类: 1.AssertionError:当assert断言条件为假的时候抛出的异常 2.AttributeError:当访问的对象属性不存在的时候抛出...

python 对给定可迭代集合统计出现频率,并排序的方法

给定一个可迭代sequence,对其中的值进行出现次数统计: 方法1: def get_counts(sequence): counts = {} for x in sequen...