Pytorch之Tensor和Numpy之間的轉(zhuǎn)換的實(shí)現(xiàn)方法
為什么要相互轉(zhuǎn)換：
1. 要對(duì)tensor進(jìn)行操作，需要先啟動(dòng)一個(gè)Session,否則，我們無(wú)法對(duì)一個(gè)tensor比如一個(gè)tensor常量重新賦值或是做一些判斷操作，所以如果將它轉(zhuǎn)化為numpy數(shù)組就好處理了。下面一個(gè)小程序講述了將tensor轉(zhuǎn)化為numpy數(shù)組，以及又重新還原為tensor：
2. Torch的Tensor和numpy的array會(huì)共享他們的存儲(chǔ)空間，修改一個(gè)會(huì)導(dǎo)致另外的一個(gè)也被修改。
學(xué)習(xí)鏈接：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book
特別提醒[注意Tensor大小寫(xiě)]
- 最重要的區(qū)別
t.Tensor和t.tensor：不論輸入的類(lèi)型是什么，t.tensor()都會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)拷貝，不會(huì)共享內(nèi)存；t.Tensor()與Numpy共享內(nèi)存，但當(dāng)Numpy的數(shù)據(jù)類(lèi)型和Tensor的類(lèi)型不一樣的時(shí)候，數(shù)據(jù)會(huì)被復(fù)制，不會(huì)共享內(nèi)存。 - 可使用
t.from_numpy()或者t.detach()將Numpy轉(zhuǎn)為T(mén)ensor，與原Numpy數(shù)據(jù)共享內(nèi)存。
附上實(shí)驗(yàn)證明
常規(guī)轉(zhuǎn)換：使用t.from_numpy()將Numpy轉(zhuǎn)為T(mén)ensor，使用torch.numpy()將Tensor轉(zhuǎn)為Numpy
需要注意的情況：使用t.Tensor()進(jìn)行轉(zhuǎn)換，發(fā)現(xiàn)Numpy的數(shù)據(jù)類(lèi)型和Tensor的類(lèi)型一致，因此共享內(nèi)存
需要注意的情況：使用t.Tensor()進(jìn)行轉(zhuǎn)換，發(fā)現(xiàn)Numpy的數(shù)據(jù)類(lèi)型和Tensor的類(lèi)型不一致，因此b與a不共享內(nèi)存
需要注意的情況：使用t.tensor()進(jìn)行轉(zhuǎn)換，只進(jìn)行數(shù)據(jù)拷貝，不會(huì)共享內(nèi)存
到此這篇關(guān)于Pytorch之Tensor和Numpy之間的轉(zhuǎn)換的實(shí)現(xiàn)方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pytorch Tensor和Numpy轉(zhuǎn)換內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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