pytorch之numpy，tensor，variable转换

最新推荐文章于 2023-12-07 14:30:52 发布
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分类专栏： pytorch python
本文介绍了如何在PyTorch中实现不同数据类型的转换，包括从numpy到Tensor张量的转换，Tensor张量到numpy的转换，以及Variable张量的相关操作。

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转载：https://www.e-learn.cn/content/qita/722866

1、将numpy矩阵转换为Tensor张量

locs= torch.from_numpy(loc)   #loc为numpy类型

2、将Tensor张量转化为numpy矩阵

locs1 = locs.numpy()

3、将numpy转换为Variable

locs2= Variable(torch.from_numpy(locs1))

4、将Variable张量转化为numpy

locs3 = locs2.data.numpy()
Pytorch中的tensor和variable
githubcurry
02-08 1445
variable默认是不需要被求导的，即requires_grad属性默认为False，如果某一个节点的requires_grad为True，那么所有依赖它的节点requires_grad都为True。volatilevariable的volatile属性默认为False，如果某一个variable的volatile属性被设为True，那么所有依赖它的节点volatile属性都为True。volatile属性为True的节点不会求导，volatile的优先级比requires_grad高。
Pytorch中 Variable Tensor Numpy 三种形式之间的转换及CPU和GPU的使用
sinat_42239797的博客
12-03 1048
1 tensor 转 numpy a = torch.FloatTensor(3,3) print （a.numpy()） 2 numpy 转 tensor a = np.zeros(5) c = torch.from_numpy(a) 3 Variable 转 numpy a = Variable(torch.FloatTensor(3,3)) c = a.data.numpy() 4 n...
pytorch 实现tensor与numpy数组转换
12-23
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： tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) [[1. 1.] [1. 1.]] numpy转tensor： import torch import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.
pytorch from_numpy
Claroja
09-01 1482
应用 a = numpy.array([1, 2, 3]) t = torch.from_numpy(a) t # tensor([ 1, 2, 3]) t[0] = -1 a # array([-1, 2, 3]) # T = t.detach()　# detach后还是共享变量，不过是没有grad # T # T[0]=-2 # t # a API The returned tensor and ndarray share the same memory. Modifications to
pytorch tensor操作：tensor与numpy转换
ltochange的博客
05-08 1416
tensor转numpy t = torch.ones(5) print(f"t: {t}") n = t.numpy() print(f"n: {n}") 输出： t: tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64) n: [2. 2. 2. 2. 2.] cpu上的tensor可以和numpy array共享内存地址，改变其中的一个另一个也会改变 t.add_(1) print(f"t: {t}") print(f"n: {n}") 输出： t:
Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable用法
09-18
今天小编就为大家分享一篇Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Pytorch 中的 Tensor , Variable和Parameter区别与联系
01-06
前面的博客简单讲了Variable和Parameter的区别，...pytorch为tensor设计了许多方便的操作，同时tensor也可以轻松地和numpy数组进行相互转换。 2.Variable  Variable是对Tensor的封装，操作与tensor基本一致，不同的是
Pytorch中的variable, tensor与numpy相互转化的方法
09-18
主要介绍了Pytorch中的variable, tensor与numpy相互转化的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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1. Tensor转numpy：`data.numpy()`将PyTorch Tensor转换为numpy数组，可以在Python环境中进行处理。 2. numpy转Tensor：`torch.from_numpy(data)`将numpy数组转换为PyTorch Tensor。转换后的Tensor与numpy数组共享...
python、PyTorch图像读取与numpy转换实例
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在处理Variable类型的PyTorch张量时，需要注意Variable不能直接转换为Numpy数组，需要先转换成普通Tensor，然后使用`.data`属性： ```python # 假设var_tensor是一个Variable numpy_array = np.array(var_tensor....
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AI路漫漫
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pytorch tensor与numpy转换
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tensor to numpy a = torch.ones(5) print(a) 输出 tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) 进行转换 b = a.numpy() print(b) 输出 [1. 1. 1. 1. 1.] 注意，转换后的tensor与numpy指向同一地址，所以，对一方的值改变另一方也随之改变 a.add_(1) print(a) print(b) numpy to tensor import numpy as np a = np.o
Tensor和Numpy
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04-22 5206
Tensor和Numpy数组之间具有很高的相似性，彼此之间的互操作也非常简单高效。需要注意的是，Numpy和Tensor共享内存。由于Numpy历史悠久，支持丰富的操作，所以当遇到Tensor不支持的操作时，可先转成Numpy数组，处理后再转回tensor，其转换开销很小。 示例代码： from __future__ import print_function import torch as t ...
pytorch: 学习笔记2.1：pytorch中的变量 及 tensor(requires_grad=True)转为numpy
qq757056521的博客
08-04 1338
# 1, tensor转为numpy # requires_grad=True 时，不可以将tensor直接转为numpy； 需要 x(tensor).detach().numpy() # requires_grad=False 时，可以将tensor直接转为numpy x1 = torch.arange(-8.0, 8.0, 1, requires_grad=False) # requires_grad 默认值为False print(x1.numpy()) # [-8. -7. -6. -5. -4
2. PyTorch——Tensor和Numpy
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一蓑烟雨任平生
12-07 1157
tensor分为头信息区(Tensor)和存储区(Storage)，信息区主要保存着tensor的形状（size）、步长（stride）、数据类型（type）等信息，而真正的数据则保存成连续数组。由于Numpy历史悠久，支持丰富的操作，所以当遇到Tensor不支持的操作时，可先转成Numpy数组，处理后再转回tensor，其转换开销很小。一般来说一个tensor有着与之相对应的storage, storage是在data之上封装的接口，便于使用，而不同tensor的头信息一般不同，但却可能使用相同的数据。
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02-23 7808
tensor 转换为 numpy 采用 .numpy() 函数即可 a=torch.tensor([1,2,3]) print(a) print(type(a)) print(a.dtype) b=a.numpy() print(b) print(type(b)) print(b.dtype) 输出： torch.tensor 整数默认为 int64 即 LongTensor 小数默认为 float32 不过 一般对tensor 采用 tensor.data() 或者 tensor.detach(
pytorch的tensor转换成numpy，不同方式
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05-19 2094
pytorch的tensor转换成numpy，不同方式 第一种方式 import torch import numpy tensor = torch.ones(3,4) n = tensor.data n = n+1 print(tensor) print(n) 输出 tensor([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]) tensor([[2., 2., 2., 2.], [2., 2
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