torch.from_numpy

原创已于 2023-11-02 20:31:50 修改 · 6k 阅读

5 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#numpy #python #深度学习

于 2022-08-17 17:32:33 首次发布

Pytorch 专栏收录该内容

193 篇文章

订阅专栏

本文介绍了如何使用torch.from_numpy()将numpy数组转换为PyTorch张量，展示了其内存共享特性，并列举了支持的数据类型。通过实例演示了张量操作如何同步影响numpy数组。

torch.from_numpy(ndarray) → Tensor

Creates a Tensor from a numpy.ndarray.

The returned tensor and ndarray share the same memory. Modifications to the tensor will be reflected in the ndarray and vice versa. The returned tensor is not resizable.

It currently accepts ndarray with dtypes of numpy.float64, numpy.float32, numpy.float16, numpy.int64, numpy.int32, numpy.int16, numpy.int8, numpy.uint8, and numpy.bool.

Example:

>>> a = numpy.array([1, 2, 3])
>>> t = torch.from_numpy(a)
>>> t
tensor([ 1,  2,  3])
>>> t[0] = -1
>>> a
array([-1,  2,  3])

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Wanderer001

关注关注

0
点赞
踩
5

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

Pytorch实用教程：torch.from_numpy(X_train)和torch.from_numpy(X_train).float()的区别

若北辰

04-01

1496

不加`.float()`的版本保留了NumPy数组的原始数据类型，而加上`.float()`的版本将数据类型统一转换为了`torch.float32`

H5文件读取

zzy_pphz的博客

01-16

2333

H5文件读取： import torch.utils.data as data import torch import h5py class DatasetFromHdf5(data.Dataset): def __init__(self, file_path): super(DatasetFromHdf5, self).__init__() hf = h5py.File(file_path) self.data = hf.get('data')

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

torch.from_numpy()函数（pytorch版）

xinxin的博客

09-11

2347

【代码】torch.from_numpy()函数（pytorch版）

torch.from_numpy()

热门推荐

weixin_36670529的博客

04-01

2万+

简单说一下，就是torch.from_numpy()方法把数组转换成张量，且二者共享内存，对张量进行修改比如重新赋值，那么原始数组也会相应发生改变。 Example: >>> a = numpy.array([1, 2, 3]) >>> t = torch.from_numpy(a) >>> t tensor([ 1, 2, 3]) >>> t[0] = -1 >>> a array([-1, 2, 3]) .

torch.from_numpy()和torch.tensor()区别

weixin_63681863的博客

11-04

893

和都可以用于创建PyTorch。

torch.FloatTensor,torch.Tensor,torch.tensor,torch.as_tensor,torch.from_numpy的区别与连系总结

m0_59156726的博客

09-25

441

torch.FloatTensor: 类，深copy。可更改类型，devicetorch.Tensor: 同torch.FloatTensortorch.tensor: 函数，深copy。可更改类型，devicetorch.as_tensor: 函数，浅copy。不可更改类型，devicetorch.from_numpy: 函数，浅copy。不可更改类型，device共同点：最终都创建一个torch.Tensor对象。

torch.from_numpy() 函数《torch学习篇》

猛男的博客

10-08

7892

引言：其实函数torch.from_numpy(ndarray)的作用就是将生成的数组（数组是一般理解，标准应该称为array）转换为张量Tensor，此函数在数字图像处理中应用广泛，尤其是在训练图像数据集时候会经常看到。 1.一起来看个例子吧！代码： data1 = numpy.array([12,56,9,6]) print('data1的数据类型为：',type(data1)) print('data1的值为：',(data1)) data2= torch.from_numpy(d.

Pyorch之numpy与torch之间相互转换方式

01-20

numpy中的ndarray转化成pytorch中的tensor : torch.from_numpy() pytorch中的tensor转化成numpy中的ndarray : numpy() 代码 import numpy as np import torch np_arr = np.array([1,2,3,4]) tor_arr=torch.from_numpy(np_arr) tor2numpy=tor_arr.numpy() print('\nnumpy\n',np_arr,'\ntorch\n',tor_arr,'\nnumpy\n',tor2numpy) 输出 numpy

Pytorch之torch.from_numpy()语法、参数和实际应用案例

最新发布

王国平的博客

07-13

878

`torch.from_numpy()` 是 PyTorch 中用于将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量的函数。转换后的张量与原 NumPy 数组共享内存，这意味着对其中一个的修改会反映到另一个上。

PyTorch | torch.from_numpy使用方法 | torch.from_numpy如何使用？torch.from_numpy()例子 | 通过torch.from_numpy创建张量

中科院AI算法工程师的博客

01-14

1万+

通过例子来学习

torch.from_numpy()用法

weixin_47156261的博客

05-09

2万+

torch.from_numpy()用来将数组array转换为张量Tensor a=np.array([1,2,3,4]) print(a) #[1 2 3 4] print(torch.from_numpy(a)) #tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.int32)

TORCH.FROM_NUMPY

weixin_43893570的博客

10-18

922

TORCH.FROM_NUMPY torch.from_numpy(ndarray) → Tensor 给ndarray创建一个张量。这个张量和原来的数组共用相同的内存，改变张量会改变数组的内容，反之亦然。返回的这个张量不能改变大小。 Example: >>> t = torch.from_numpy(a) >>> t tensor([ 1, 2, 3]) >>> t[0] = -1 >>> a array([-1, 2,

pytorch中的torch.from_numpy()

tyler的博客

02-27

6143

https://blog.csdn.net/qq_26020233/article/details/89007762 Tensor中并不储存数据，而是存储有对应numpy数组的数据指针的拷贝 import numpy as np import torch a = np.array([1,2,3]) b = torch.from_numpy(a) print("b 变化前：",b) b += 1 print("a 变化后：",a) print("b 变化后：",b) print("a的地址：",id(.

深入浅出Pytorch函数——torch.from_numpy

冯·诺依曼

03-02

1万+

torch.from_numpy(ndarray)

torch.from_numpy() 记录

tangweirensheng的博客

09-15

4775

torch.from_numpy()是将 numpy转成 tensor 如果是tensor转numpy，则直接 tensor_data.numpy() 需要记录的是torch.from_numpy()的默认格式是 torch.float64 为了在pytorch中工作，我们需要将其转为 torch.float32，需要使用 torch.from_numpy(x).float() 输出结果 ...

pytorch torch.from_numpy接口

along_000的博客

05-07

4576

pytorch torch.from_numpy 功能说明：从numpy数组创建一个张量，数组和张量共享相同内存． torch.from_numpy(ndarray) → Tensor Creates a Tensor from a numpy.ndarray. 从numpy.ndarray创建一个张量。 The returned tensor and ndarray share the same...