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pytorch 實(shí)現(xiàn)tensor與numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換

 更新時(shí)間：2019年12月27日 15:52:30   作者：頭發(fā)光了你就強(qiáng)了  
今天小編就為大家分享一篇使用pytorch 實(shí)現(xiàn)tensor與numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

看代碼，tensor轉(zhuǎn)numpy:

a = torch.ones(2,2)
b = a.numpy()
c=np.array(a) #也可以轉(zhuǎn)numpy數(shù)組
print(type(a))
print(type(b))
print(a)
print(b)

輸出為：

<class ‘torch.Tensor'>
<class ‘numpy.ndarray'>
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
[[1. 1.]
[1. 1.]]

numpy轉(zhuǎn)tensor：

import torch
import numpy as np

a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
c=torch.Tensor(a) #也可以轉(zhuǎn)pytorch Tensor
print(type(a))
print(type(b))
print(a)
print(b)

輸出為：

<class ‘numpy.ndarray'>
<class ‘torch.Tensor'>
[1. 1. 1. 1. 1.]
tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)

可見(jiàn)pytorch的tensor對(duì)象與numpy數(shù)組是可以相互轉(zhuǎn)換的，且numpy數(shù)組的默認(rèn)類型是double

以上這篇pytorch 實(shí)現(xiàn)tensor與numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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