头大,本来不打算写,还是写一写,免得忘了
1.ndarray->tensor : b=torch.from_numpy(a)
2.tensor->ndarray: b=a.numpy()
*gpu上的tensor不能直接转为numpy,加b=a.cpu().numpy()
variable和numpy之间的互转要经过tensor
3.variable->numpy
a=torch.autograd.Variabel(torch.FloatTensor(2,3))
b=a.data.numpy()
4.numpy->variable
b=torch.nn.Varible(torch.from_numpy(a))
pytorch0.4.0 新版本中,torch.autograd.Variable 和 torch.Tensor 将同属一类。更确切地说,torch.Tensor 能够追踪日志并像旧版本的 Variable 那样运行; Variable 封装仍旧可以像以前一样工作,但返回的对象类型是 torch.Tensor。这意味着你的代码不再需要变量封装器。https://blog.youkuaiyun.com/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/80105285
5.ndarray->list b=a.tolist() or b=list(a)
6.list->ndarray b=numpy.array(a)
本文详细介绍了PyTorch中张量与NumPy数组之间的转换方法,包括从ndarray到tensor,从tensor到ndarray,以及variable与numpy之间的转换,并特别指出GPU上tensor转numpy的方法。此外,还提到了PyTorch0.4.0版本中Variable与Tensor的整合变化。
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