pytorch tensor转换

最新推荐文章于 2025-02-17 17:00:46 发布

原创最新推荐文章于 2025-02-17 17:00:46 发布 · 7.2k 阅读

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本文介绍了一个具体的例子，展示了如何使用NumPy创建数据，并将其转换为PyTorch张量，再调整其形状以适用于深度学习模型输入。通过这个过程，读者可以了解到NumPy数组到PyTorch张量的基本操作。

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import torch
import numpy as np

#(1,3,16,2,2)
# 1个视频，16个关键帧，3通道，长为2宽为2
# 即一个视频，有16张 3通道，长为2宽为2 的图像
data = np.array([[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
                 ,[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
                 ,[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
                 ,[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]])

print data

torch_data = torch.FloatTensor(data) # 转tensor
print torch_data

b = torch_data.view(1,3,16,2,2)
print b

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