Pytorch中的variable, tensor與numpy相互轉(zhuǎn)化的方法
更新時間：2019年10月10日 10:05:55 作者：pengge0433
這篇文章主要介紹了Pytorch中的variable, tensor與numpy相互轉(zhuǎn)化的方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
在使用pytorch作為深度學(xué)習(xí)的框架時，經(jīng)常會遇到變量variable、張量tensor與矩陣numpy的類型的相互轉(zhuǎn)化的問題，本章結(jié)合這實際圖像對此轉(zhuǎn)化方法進行實現(xiàn)。
1.加載需要用到的模塊
import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg
2.顯示圖片與圖片中的一部分區(qū)域
test_img = mpimg.imread('example1.jpg')
i_x = 20
i_y = 85
sub_img = test_img[i_y:i_y + 100,i_x:i_x + 100,:] #numpy類型
3.將numpy矩陣轉(zhuǎn)換為Tensor張量
sub_ts = torch.from_numpy(sub_img) #sub_img為numpy類型
4.將Tensor張量轉(zhuǎn)化為numpy矩陣
sub_np1 = sub_ts.numpy() #sub_ts為tensor張量
5.將numpy轉(zhuǎn)換為Variable
sub_va = Variable(torch.from_numpy(sub_img))
6.將Variable張量轉(zhuǎn)化為numpy
sub_np2 = sub_va.data.numpy()
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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