Pytorch之Tensor和Numpy之間的轉換的實現(xiàn)方法
更新時間：2020年09月03日 09:59:01 作者：螢火蟲啊飛呀飛
這篇文章主要介紹了Pytorch之Tensor和Numpy之間的轉換的實現(xiàn)方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
為什么要相互轉換：
1. 要對tensor進行操作，需要先啟動一個Session,否則，我們無法對一個tensor比如一個tensor常量重新賦值或是做一些判斷操作，所以如果將它轉化為numpy數組就好處理了。下面一個小程序講述了將tensor轉化為numpy數組，以及又重新還原為tensor：
2. Torch的Tensor和numpy的array會共享他們的存儲空間，修改一個會導致另外的一個也被修改。
學習鏈接：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book
特別提醒[注意Tensor大小寫]
- 最重要的區(qū)別
t.Tensor和t.tensor：不論輸入的類型是什么，t.tensor()都會進行數據拷貝，不會共享內存；t.Tensor()與Numpy共享內存，但當Numpy的數據類型和Tensor的類型不一樣的時候，數據會被復制，不會共享內存。 - 可使用
t.from_numpy()或者t.detach()將Numpy轉為Tensor，與原Numpy數據共享內存。
附上實驗證明
常規(guī)轉換：使用t.from_numpy()將Numpy轉為Tensor，使用torch.numpy()將Tensor轉為Numpy
需要注意的情況：使用t.Tensor()進行轉換，發(fā)現(xiàn)Numpy的數據類型和Tensor的類型一致，因此共享內存
需要注意的情況：使用t.Tensor()進行轉換，發(fā)現(xiàn)Numpy的數據類型和Tensor的類型不一致，因此b與a不共享內存
需要注意的情況：使用t.tensor()進行轉換，只進行數據拷貝，不會共享內存
到此這篇關于Pytorch之Tensor和Numpy之間的轉換的實現(xiàn)方法的文章就介紹到這了,更多相關Pytorch Tensor和Numpy轉換內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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