淺談pytorch和Numpy的區(qū)別以及相互轉換方法

更新時間：2018年07月26日 14:33:33 作者：qq_34535410

今天小編就為大家分享一篇淺談pytorch和Numpy的區(qū)別以及相互轉換方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time  : 2018/1/17 16:37
# @Author : Zhiwei Zhong
# @Site  : 
# @File  : Numpy_Pytorch.py
# @Software: PyCharm

import torch
import numpy as np

np_data = np.arange(6).reshape((2, 3))

# numpy 轉為 pytorch格式

torch_data = torch.from_numpy(np_data)
print(
  '\n numpy', np_data,
  '\n torch', torch_data,
)
'''
 numpy [[0 1 2]
 [3 4 5]] 
 torch 
 0 1 2
 3 4 5
[torch.LongTensor of size 2x3]
'''
# torch 轉為numpy
tensor2array = torch_data.numpy()
print(tensor2array)
"""
[[0 1 2]
 [3 4 5]]
"""
# 運算符
# abs 、 add 、和numpy類似
data = [[1, 2], [3, 4]]
tensor = torch.FloatTensor(data)    # 轉為32位浮點數(shù)，torch接受的都是Tensor的形式，所以運算前先轉化為Tensor
print(
  '\n numpy', np.matmul(data, data),
  '\n torch', torch.mm(tensor, tensor)    # torch.dot()是點乘
)
'''
 numpy [[ 7 10]
 [15 22]] 
 torch 
 7 10
 15 22
[torch.FloatTensor of size 2x2]
'''

以上這篇淺談pytorch和Numpy的區(qū)別以及相互轉換方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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