如:
import torch as t
import numpy as np
x=t.ones(5).float() #tensor型別為floattensor,也可呼叫long()方法轉為longtensor
y=x.numpy()
print(x)
print(y)
##輸出
tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
[1. 1. 1. 1. 1.]
如:
a=np.ones(5)
b=t.from_numpy(a)
print(a)
print(b)
#輸出[1. 1. 1. 1. 1.]
tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)
注意:tensor和numpy物件共享記憶體,所以它們之間的轉換非常快,也意味著其中乙個資料發生了變化,另外乙個也會變化。類似於torch.add_()這種方法的效果。 pytorch的tensor與numpy陣列共享值
網上的很多部落格說tensor與numpy陣列共享記憶體,這是錯誤的 先給結論 tensor與numpy陣列共享部分記憶體,說共享值更嚴謹,且有條件 看 a torch.ones 2,2 b a.numpy print id a print id b 輸出 3030786996336 3030755...
tensor轉成numpy的幾種情況
下面將將tensor轉成numpy的幾種情況 gpu中的variable變數 a.cuda data.cpu numpy gpu中的tensor變數 a.cuda cpu numpy cpu中的variable變數 a.data.numpy cpu中的tensor變數 a.numpy 總結 cuda...
tensor和numpy的相互轉換
numpy 和.from numpy 負責將tensor和numpy中的陣列互相轉換,共享共同記憶體,不共享位址 torch.tensor 複製資料,但不共享位址 tensor轉numpy,共享記憶體但不共享位址 a torch.ones 5 b a.numpy print a,b print id...