data.detach().cpu().numpy()作用

最新推荐文章于 2024-06-24 23:28:57 发布

原创

最新推荐文章于 2024-06-24 23:28:57 发布 · 5.1k 阅读

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#pytorch #深度学习 #python

该博客演示了如何在PyTorch中将张量从GPU移动到CPU，并进一步转换为NumPy数组。通过使用`detach()`方法断开与计算图的连接，然后调用`cpu()`和`numpy()`，可以在不保留梯度信息的情况下在不同设备间自由转换数据。

import torch

if __name__ == '__main__':
	if torch.cuda.is_available():
		device = 'cuda'
	else:
		device = 'cpu'
	data = torch.rand(2,

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专栏目录

PyTorch常用代码段合集

jacke121的专栏

04-13

2868

1. 基本配置导入包和版本查询 import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())print(torch.cuda.get_device_name(0)) 可复现性在硬件设备（CPU、GPU）不同时，完全的可复现性无法保证，即使随机种子相同。但是，在同一个设备上，应该保..

python基础：.data.cpu().numpy()

weixin_62472350的博客

07-03

705

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。

4 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

4 条评论

poult_jiang 2022.01.05
It should be "name", not nane.
- 想念@思恋回复poult_jiang 2022.01.06
  [face]emoji:062.png[/face]

不正经的kimol君 2020.12.02
大佬的文章让我受益匪浅，如痴如醉，以后的日子还希望能够得到大佬的谆谆指点！
- 想念@思恋回复不正经的kimol君 2020.12.04
  跟大佬相互学习~

pytorch中.data()与.item()，.numpy()，.detach()，.cuda()，.cpu()的作用

joejoeqian的博客

05-24

901

我们在深度 pytorch 代码中经常看到以下表示，简单记录一下：.data：把变量设置成 tensor 类型，requires_grad 设置为 Flase。

详解.detach()、 .data和.detach_()

云隐雾匿的博客

07-28

4495

当我们在训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者只训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播。

.data()与.detach()的区别

weixin_30918415的博客

06-24

5655

.data()和.detach()都可以获取Variable内部的Tensor，但.detach()更加安全 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38475183 转载于:https://www.cnblogs.com/Manuel/p/11077202.html

data=data.detach().cpu().numpy() return self.scaler.inverse_transform(data)

05-21

然后使用`.cpu().numpy()`将数据从GPU显存中取回CPU内存并转换成NumPy数组。最后，使用`self.scaler.inverse_transform(data)`将标准化的数据还原回原始数据，并返回还原后的数据。`self.scaler`是一个已经训练好的`...

tensor.detach().cpu().numpy()

最新发布

12-03

`tensor.detach().cpu().numpy()` 是在深度学习框架 PyTorch 中常用的操作，以下详细解释其含义、作用和使用场景。 ### 含义 - `detach()`：这是 PyTorch 张量（Tensor）的一个方法。它的作用是返回一个新的张量，...

python pytorch .cpu().detach().numpy()是什么函数

10-12

结合起来，`.cpu().detach().numpy()` 的整体作用是将一个原本在GPU上或者与计算图相关的张量复制到CPU上，并将其转换成NumPy数组，这样你可以更方便地进行后续的基于Python的数据处理或科学计算。例如，在模型预测...

pytorch .detach() .detach_() 和 .data

Answer3664的博客

02-14

442

当我们在训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者只训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播。一、detach()[source] 返回一个新的Variable，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这...

pytorch .detach().cpu().numpy()

cool525252的博客

04-20

1823

Pytorch中的 .detach().cpu().numpy()

qq_43629945的博客

06-24

1872

detach() 用于从计算图中分离出一个张量，即返回一个新的张量，与原张量共享相同的数据，但不会再计算梯度； cpu() 将张量移动到CPU内存中，因为numpy仅能处理CPU内存中的数据，不能直接处理GPU上的数据； numpy() 将Pytorch张量转换为numpy数组，共享内存，不会复制数据；总结：.detach().cpu().numpy() 是一个常见的链式方法调用，用于将一个在计算图中（即由autograd跟踪的）张量转换为numpy数组

【pytorch】.data和.detach()的区别

Hana

10-30

1052

【pytorch】data和detach的区别参考两者都是获取 Variable 的内部 Tensor，虽然现在Variable和Tensor合并了，但是作用没有太大变化，都舍弃了grad等反向图计算过程需保存的信息。相同两者都和原数据共享同一块数据都和原来数据的计算历史无关 requires_grad = False 不同 detach会进行提示，相比data更安全，在使用in-p...

n_entries.detach().cpu().data.numpy()是什么意思

行子的博客

05-15

471

这种操作序列的目的是将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组，以便进行后续的计算或使用其他 NumPy 相关的功能和库。方法将其转换为 NumPy 数组。这样就得到了一个在 CPU 上的 NumPy 数组，其中包含了。方法将张量从 GPU 设备移动到 CPU 设备，以便与。是一个 PyTorch 张量，可能包含在计算图中。方法，可以将其从计算图中分离出来。方法只能用于 CPU 上的张量。属性获取张量的底层数据，并使用。是一个连续的操作序列，该张量不再具有梯度信息。，生成一个新的张量，

将下面代码中的numpy操作转换为纯pytorch函数：boxes = boxes.cpu().numpy() scores = conf.squeeze(0).data.cpu().numpy()[...

weixin_35748962的博客

01-23

182

boxes = boxes.cpu() scores = conf.squeeze(0).data.cpu()[:, 1] landms = decode_landm(landms.data.squeeze(0), prior_data, cfg[variance]) landms = landms * 640 landms = landms.cpu()

pytorch:tensor与numpy转换 & .cpu.numpy()和.numpy() & torch.from_numpy VS torch.Tensor

weixin_45928096的博客

01-08

1万+

pytorch：tensor与numpy的转换以及注意事项使用numpy()：tensor与numpy指向同一地址， numpy不能直接读取CUDA tensor，需要将它转化为 CPU tensor，即cpu.numpy()；使用torch.from.numpy和torch.Tensor 前者转换后的tensor与numpy指向同一地址，且转换后的数据类型与源类型一致；而后者转换后的tensor与numpy不指向同一地址，且不论源数据类型是什么，转换后的数据类型均为float32。

PyTorch-基本数据操作（Numpy）

samylee的博客

05-27

4860

PyTorch-基本数据操作（Numpy）硬件：NVIDIA-GTX1080 软件：Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1 一、基础知识 1、Torch 为神经网络界的 Numpy，torch.from_numpy() 与 torch_data.numpy() 即可完成torch数据和numpy数据的相互转化 2、Torch 浮点数接收方式，tor...

PyTorch关于以下方法使用：detach() cpu() numpy() 以及item()