关于.data和.cpu().data的各种操作

最新推荐文章于 2023-07-21 10:35:41 发布
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分类专栏： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LemonTree_Summer/article/details/82877530
本文详细解析了PyTorch中Variable与Tensor在GPU和CPU间的转换过程，包括a.data、a.cpu()及a.data.cpu()等操作的具体含义与应用场景，同时介绍了如何将tensor转换为numpy数组。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

先上图

仔细分析：

1.首先a是一个放在GPU上的Variable，a.data是把Variable里的tensor取出来，

  可以看出与a的差别是：缺少了第一行(Variable containing)

2.a.cpu()和a.data.cpu()是分别把a和a.data放在cpu上，其他的没区别，另外：a.data.cpu()和a.cpu().data一样

3.a.data[0] |  a.cpu().data[0]  | a.data.cpu()[0]是一样的，都是把第一个值取出来，类型均为float

4.a.data.cpu().numpy()把tensor转换成numpy的格式

python基础：.data.cpu().numpy()
weixin_62472350的博客
07-03 590
将张量从 GPU 设备移动到 CPU。对于在 GPU 上运行的模型，张量默认存储在 GPU 上，为了使用 NumPy，我们需要将其转移到 CPU。对于一些项目，运行的时候通常是使用GPU运行的，但是Numpy不支持直接处理 GPU 上的数据，所以需要将数据移动到cpu里。属性是 PyTorch 张量的底层数据。方法仅适用于存储在 CPU 上的张量。: 将张量转换为 NumPy 数组。转换为 NumPy 数组。
【python】.cpu()
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12-07 631
有时候，在调试模型时可能会希望临时将数据移回 CPU，以便于使用 Python 中的其他工具进行检查或分析，特别是在调试环境中不方便直接操作 GPU 时。在深度学习模型训练完成后，可能会希望将输出或结果从 GPU 转移到 CPU，以便进一步的处理（如保存结果、生成报告等）。这个方法在 GPU 计算和内存管理中非常重要，特别是在你需要将结果转移到 CPU 进行保存或后续处理时。，我们将张量从 GPU 转移到了 CPU，并将其保存在。将整个模型的参数从 GPU 转移到 CPU。在 GPU 上创建并存储。
关于.data和.cpu().data的操作
qq_36201400的博客
10-20 3508
分析： 1.首先a是一个放在GPU上的Variable，a.data是把Variable里的tensor取出来， 可以看出与a的差别是：缺少了第一行(Variable containing) 2.a.cpu()和a.data.cpu()是分别把a和a.data放在cpu上，其他的没区别，另外：a.data.cpu()和a.cpu().data一样 3.a.data[0] | a.cpu().data[0] | a.data.cpu()[0]是一样的，都是把第一个值取出来，类型均为fl...
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