rensor与numpy相互转换

本文介绍了如何在PyTorch与NumPy之间进行数据转换。通过torch.ones创建一个张量,然后使用`.numpy()`将其转换为NumPy数组。反之,用numpy数组初始化一个张量,即使修改NumPy数组,PyTorch张量也会同步更新,展示了两者之间的紧密联系。注意,只有非CUDA张量才能转换为NumPy。
部署运行你感兴趣的模型镜像

tensor转numpy: x.numpy()

a = torch.ones(5)
print(a)     ##输出:tensor([1., 1., 1., 1., 1.])

转换:
b = a.numpy()
print(b)     ##输出:[1. 1. 1. 1. 1.]

numpy转tensor: torch.from_numpy(x)

import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)   ##[1. 1. 1. 1. 1.]
print(b)   ##tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)

注:除chartensor外所有tensor都可以转换为numpy

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值