PyTorch与NumPy数据类型转换完全指南

【PyTorch学习(二)】Tensor与Numpy数组的相互转换 Tensor与Numpy数组之间的相互转换 阅读详情
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tensor to numpy

tensor数据在cpu上
:

如果tensor数据在cpu上,直接使用
.numpy()
就可以转化。

例子:

注意:torch 和 numpy 转化后 指向地址相同

如果修改原始数据,那么转换后的数据也会修改,例子:

tensor数据在gpu上
:

如果tensor数据在gpu上,那么需要将tensor数据先转移到cpu上面,然后在进行转化。

例子

a = torch.randn(2,3,4)
a = a.cuda()
print('type of a ', type(a))
print('device of a', a.device)

b = a.numpy() # 会出错

报

pytorch自定义Dataset,torch加载自己的numpy数据集,torch-cnn训练numpy进行回归 目录在这里前言简单介绍Show you the Code路径哦整份代码备注参考 前言 纯粹想学习一下torch的数据集类,可能后面会用到吧。 简单介绍 我们在训练过程中除了写模型、训练等程序外,还会用到数据加载,而官方就几个数据加载的类,不足以满足个人的需求 我想要将个人的npy文件数据集加载进来,还有每一个npy文件对应了一个target,于是便想动手写个Dataset 参考pytorch文档可以看到,所有其他数据集都会进行经子类化,且所有的子类都应该override__len__和__getitem__ 阅读详情

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