pytorch numpy 数据类型转换

最新推荐文章于 2025-06-19 22:33:46 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37385726/article/details/81774150
博客聚焦于PyTorch和NumPy的数据类型转换，在信息技术领域，这两种工具常用于数据处理和深度学习。掌握它们之间的数据类型转换，能提升数据处理效率，为后续的模型训练和数据分析等工作奠定基础。

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【Pytorch】pytorch基本数据类型及操作（一）
宫瑞阳的博客
02-23 1256
PyTorch基本数据类型
Pytorch与Numpy数据类型转换完全指南
fengbeely的博客
06-23 742
在上面的示例中，我们创建了一个PyTorch张量tensor，然后使用numpy函数将其转换为Numpy数组。需要注意的是，由于PyTorch张量的数据类型是torch.int64，因此转换后的Numpy数组的数据类型也是int64。在上面的示例中，我们创建了一个PyTorch张量tensor，然后使用detach函数将其从计算图中分离出来，然后再使用numpy函数进行转换。需要注意的是，由于Numpy数组的数据类型是int32，因此转换的PyTorch张量的数据类型也是torch.int32。
Numpy/Pytorch之数据类型与强制类型转换
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qq_37385726的博客
08-17 5万+
目录 1.数据类型简介 Numpy Pytorch 2.Python的type()函数 3.Numpy/Pytorch的dtype属性 4.Numpy中的类型转换 先聊聊我为什么会用到这个函数（不看跳过） astype()函数 输出 4.Pytorch中的类型转换 Way1 : 变量直接调用类型 Way2 : 变量调用pytorch中的type函数 Way3 : 变量调用...
numpy 数据类型转换
最新发布
Kp0fS的草稿纸
06-19 370
在 NumPy 中，数据类型（dtype）转换是一个常见操作，可以通过多种方式实现。
1、Pytorch-基本数据类型
weixin_45048521的博客
11-16 533
Pytorch 基本数据类型 基本类型 在python中的数据类型在pytorch中基本都能一一对应，除了string pytorch并没有string类型，但是可以使用编码类型来表示。比如10表示小狗，01表示猫。在nlp中有专门的模块来解决这个问题。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6ZGJn4r6-1605532660726)(https://i.loli.net/2020/11/08/j5yW3cgzYL2flqH.png)] pytorch中的数..
Pytorch——pytorch的基本数据类型
橙子的博客
04-11 1941
1、python与pytorch的区别 对pytorch来说怎么处理python中的string类型： pytorh没有控件来处理string类型，在pytorch中用数字编码来替代。 第一，采用One-hot的形式来表示，[0,1,0,...] 第二，采用Embedding的形式来表示,常用的编码器Word2vec和glove。 2、pytorch的数据类型 3、数据类型的判断 a=torch.randn(2,3) #这是一个二维的tensor，随机初始化两行三列 print(a.
pytorch 生成全零tensor 指定type_小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构
weixin_39638647的博客
11-22 1058
上一节课，讲解了MNIST图像分类的一个小实战，现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。参考目录：1 pytorch数据结构1.1 默认整数与浮点数1.2 dtype修改变量类型1.3 变量类型有哪些1.4 数据类型转换2 torch vs numpy2.1 两者转换2.2 两者区别3 张量3.1 张量修改尺寸3.2 张量内存存储结构3.3 存储区3.4 头信息...
pytorch numpy list类型之间的相互转换实例
09-18
本篇文章详细介绍了如何在PyTorch和Numpy之间以及与Python的list类型之间进行相互转换，并提供了具体的代码实例。...对于初学者来说，理解这些数据类型的转换能够帮助他们更好地构建和调试神经网络模型。
PyTorch与NumPy数据类型转换完全指南
fengbeely的博客
07-08 636
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。注意：torch 和 numpy 转化后 指向地址相同。如果tensor数据在cpu上，直接使用。
python、PyTorch图像读取与numpy转换实例
09-18
在Python编程语言中，处理图像数据是机器学习和深度...通过理解这些库的接口和数据类型转换，我们可以轻松地在PIL图像、Numpy数组和PyTorch张量之间进行操作，这对于在深度学习项目中预处理和操作图像数据至关重要。
Pytorch 创建数据和类型转换
m0_47581558的博客
01-15 655
介绍pytorch 创建tensor以及初始化Tensor，支持的数据类型和初始化的方式等。
PyTorch | 基本数据类型
m0_52650517的博客
08-03 1056
pytorch基本数据类型一、引入二、标量三、张量1. 维度dim = 1（bias、linear input）2. 维度dim = 2（linear input batch）3. 维度dim = 3（RNN）4. 维度dim = 4（CNN） 一、引入 python pytorch Int IntTensor of size() Float FloatTensor of size() Int array IntTensor of size[d1,d2,…] Float arra
PyTorch基本数据类型
Temmie1024的博客
05-14 1396
PyTorch是没有string类型的，需要使用编码的方式来表达字符串。 下图也可以看到数据部署到CPU与GPU的类型描述是不同的。 type(a)查看a的类型 isinstance(a,torch.FloatTensor),判断a是否为torch.FloatTensor类型，是返回True data=data.cuda()可以将数据部署位置变更为GPU 标量 dim=0 标量一般用在网络的最终输出，计算损失函数值 生成维度为0的数据 a=torch.tensor(值)#生成标量数据并赋给a a.sha
PyTorch学习1：PyTorch的基本数据类型
qq_43751200的博客
03-01 321
import torch import numpy as np a = torch.randn(2, 3) # 随机初始化一个2行3列的矩阵 print(a) print(a.type()) # torch.FloatTensor print(type(a)) # <class 'torch.Tensor'> print(isinstance(a, torch.FloatTensor)) # True print(torch.tensor(1.)) # tensor(1.) pri
Pytorch 基本的数据类型
洪流之源
06-21 7812
Pytorch中的基本数据类型就是各式各样的张量，张量可以理解为多维矩阵。Pytorch中定义了一个Tensor类来实现张量，Tensor在使用上与numpy的ndarray类似，不同的是，Tensor可以在GPU上运行，但是numpy只能在CPU上运行，当然numpy与Tensor可以进行相互转换，以此使得numpy数据在GPU上运行。Pytorch中的Tensor又包括CPU上的数据类...
pytorch第01天 数据类型
weixin_44457930的博客
06-17 1394
数据类型1 pytorch中的常用数据类型2 数据的尺度与维度（1）0维数据（2）1维数据（3）2维数据3 获取数据的维度数、形状、元素个数等信息4 用.type()返回张量的数据类型5 初始化张量.tensor()，.FloatTensor()，.Tensor()的区别6 张量的长度7 Python知识补充（1）is instance()（2）iter()函数和next()函数 1 pytorch中的常用数据类型 32位浮点型：torch.FloatTensor。 64位整型：torch.LongTens
Pytorch框架之tensor类型转换(type, type_as)
笔岸柳影
11-04 1万+
pytorch框架的数据类型转换--type\type_as type: 指定数据类型 type_as: 给定tensor作为指导的数据类型
pytorch常用函数与基本特性总结大全
Weary_PJ的博客
01-23 2249
pytorch常用函数总结 包含pytorch中可能用到的大多数基本函数 以及pytorch的broadcasting特性介绍等详细知识
PyTorch常用函数(5)
weixin_43229348的博客
09-15 1434
1. torch.Storage 一个 torch.Storage 是一个单一数据类型的连续一维数组。每个 torch.Tensor 都有一个对应的、相同数据类型的存储。 byte()：将此存储转为byte类型 char()：将此存储转为char类型 clone()：返回此存储的一个副本 cpu()：如果当前此存储不在 CPU 上，则返回一个它的 CPU 副本 cuda(device=None, async=False)：返回此对象在 CUDA 内存中的一个副本。如果此对象已在 CUDA 内存中且在正确的
pytorch numpy
03-19
### PyTorch 张量与 NumPy 数组的关系及其转换方法 #### 转换方式概述 PyTorch 张量 (`torch.Tensor`) 和 NumPy 数组 (`numpy.ndarray`) 是两种常用的多维数组表示形式，在机器学习和科学计算领域广泛应用。两者可以通过简单的方法实现互相转换，同时保持内存共享的能力[^4]。 #### NumPy 数组到 PyTorch 张量的转换 要将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量，可以使用 `torch.from_numpy()` 方法。此方法会创建一个新的张量对象，该对象与原始 NumPy 数组共享相同的底层存储位置[^1]。需要注意的是，如果原 NumPy 数组的数据类型不符合目标张量的要求，则可能引发错误[^2]。 以下是具体的代码示例： ```python import numpy as np import torch # 创建一个 NumPy 数组 np_array = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32) # 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量 tensor = torch.from_numpy(np_array) print(tensor) # 输出: tensor([1, 2, 3]) ``` #### PyTorch 张量到 NumPy 数阵列的转换 对于反向操作，即将 PyTorch 张量转换回 NumPy 数组，可调用 `.numpy()` 方法完成这一过程[^3]。然而，当涉及梯度追踪 (requires_grad=True) 的张量时，需先调用 `.detach()` 来断开其与计算图的连接后再执行转换。 下面展示了一个完整的例子： ```python # 创建一个带有梯度跟踪功能的 PyTorch 张量 tensor_with_grad = torch.tensor([4., 5., 6.], requires_grad=True) # 错误示范：直接尝试转换会导致异常 try: bad_np_array = tensor_with_grad.numpy() except RuntimeError as e: print(f"Error occurred: {e}") # 正确做法：先 detach 后再转成 NumPy 数组 correct_np_array = tensor_with_grad.detach().numpy() print(correct_np_array) # 输出: [4. 5. 6.] ``` #### 主要区别比较 尽管二者能够方便地互转并共用同一片物理内存区域，但在某些方面仍存在显著差异： - **性能表现**: GPU 加速是 PyTorch 的一大特色，而标准版 NumPy 并不具备此项能力；不过借助第三方扩展包如 CuPy 可弥补这一点。 - **设计目的**: NumPy 更倾向于作为通用型工具服务于广泛的科研场景，相比之下 PyTorch 则专注于构建深度神经网络模型训练框架之上。 - **生态系统支持程度**: 鉴于各自专注领域的不同，围绕两者的周边资源数量也有所侧重——前者偏向传统数值运算算法开发，后者则更贴近 AI 技术前沿应用方向发展需求。 ---
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