詳解pytorch tensor和ndarray轉換相關總結
更新時間：2020年09月03日 10:03:21 作者：再困也得吃
這篇文章主要介紹了詳解pytorch tensor和ndarray轉換相關總結，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
在使用pytorch的時候，經常會涉及到兩種數據格式tensor和ndarray之間的轉換，這里總結一下兩種格式的轉換：
1. tensor cpu 和tensor gpu之間的轉化：
tensor cpu 轉為tensor gpu：
tensor_gpu = tensor_cpu.cuda()
>>> tensor_cpu = torch.ones((2,2))
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
>>> tensor_gpu = tensor_cpu.cuda()
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]], device='cuda:0')
tensor gpu 轉為tensor cpu：
tensor_cpu = tensor_gpu.cuda()
>>> tensor_gpu.cpu()
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
2. tensor cpu 和 ndarray 之間的轉化：
tensor cpu 轉為 ndarray：
>>> np_array= tensor_cpu.numpy()
array([[1., 1.],
[1., 1.]], dtype=float32)
ndarray 轉為 tensor cpu：
注：ndarray的默認精度為64位，Tensor的默認精度位32位，所以通過Tensor直接轉換的話，精度會轉換到32位，若通過from_numpy的方式，則會保留原來64位精度
>>> torch.from_numpy(np.ones((2,2)))
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]], dtype=torch.float64)
>>> torch.Tensor(np.ones((2,2)))
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
3. tensor cpu 和 scalar 之間的轉化：
如果只是訓練了一個簡單的分類網絡，對單個樣本的輸出會是一個標量（scalar）
>>>torch.ones((1,1)).item() 1.0
通過一張圖說明三者的轉化方式：
到此這篇關于詳解pytorch tensor和ndarray轉換相關總結的文章就介紹到這了,更多相關pytorch tensor和ndarray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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