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  • 仅作为记录,大佬请跳过。 是a,b,c,d=0,0,0,0 tensor转numpy(需先将tensor弄到cpu): preds=preds.cpu().numpy()

    仅作为记录,大佬请跳过。

    a,b,c,d=0,0,0,0


    tensor转numpy(需先将tensor弄到cpu):

    preds=preds.cpu().numpy()
    

    在这里插入图片描述

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  • tensorflow tensor转numpy

    2020-05-17 14:11:01
    sess = tf.Session() with sess.as_default(): change = tf.expand_dims( tf.reshape(batch_rodrigues((np.array(gt_data['pose_0']).flatten()).reshape(-1, ...0'] = change.eval() 此时 change.eval()就是 numpy类型
     sess = tf.Session()
        with sess.as_default():
            change = tf.expand_dims(
                tf.reshape(batch_rodrigues((np.array(gt_data['pose_0']).flatten()).reshape(-1, 3).astype(np.float32)),
                           (24, 3, 3)), 0)
    
            gt_data['pose_0'] = change.eval()
    

    此时 change.eval()就是 numpy类型

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  • # model_out为CUDA上的tensor model_out = model_out.cpu() # detach():去除梯度 model_out = model_out.detach().numpy()
    # model_out为CUDA上的tensor
    model_out = model_out.cpu()
    # detach():去除梯度
    model_out = model_out.detach().numpy()

     

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  • 所以问题就是将Tensor(C,H,W)=> numpy(H,W,C) 解决办法 def transimg(img): img = img / 2 + 0.5 # unnormalize npimg = img.numpy() npimg1 = np.transpose(npimg,(1,2,0)) # C*H*W => H*W*C ...

    问题

    图像的张量结构为(C,H,W),而plt可以显示的图片格式要求(H,W,C),C为颜色通道数,可以没有。
    所以问题就是将Tensor(C,H,W)=> numpy(H,W,C)

    解决办法

    def transimg(img):
        img = img / 2 + 0.5 # unnormalize
        npimg = img.numpy()
        npimg1 = np.transpose(npimg,(1,2,0)) # C*H*W => H*W*C
        return npimg1
    
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  • 转numpy时使用Tensor.detach().numpy(): a = torch.ones(5) b = a.detach().numpy() print(b) 问题解析 当计算中的tensor转换时,由于它带梯度值时,因此不能直接转为numpy格式,所以最好不论如何都调用一下....
  • Tensor("attention_mul/Identity:0", shape=(None, 1, 64), dtype=float32) #attention_mul.numpy() 会报错:没有numpy module # attention_flatten = Flatten()(attention_mul) # ...
  • 报错 原因分析 涉及到梯度传播的tensor变量不能够直接numpy()转numpy,需要使用: var.detach().numpy()
  • exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "F:/GPAI/secondTimes/CatchYou/Train.py", line 49, in <module> pre_rect = out[0].numpy() RuntimeError: Can't call numpy() on V...
  • 图像加载问题 使用pytorch制作图像数据集时,需要将存储在磁盘、硬盘的图像读取到内存中,涉及到图像I/O问题。 在python中,图像处理主要采用的库:skimage, opencv-python, Pillow... numpy.ndarray RGB [0,
  • 看代码,tensor转numpy: a = torch.ones(2,2) b = a.numpy() c=np.array(a) #也可以转numpy数组 print(type(a)) ...numpy转tensor: import torch import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.
  • 文章目录tensornumpy格式相互转换tensor转numpyNumPy Array 转化成 Torch Tensortensor与PIL格式相互转换PIL格式的图片转tensortensor转PIL格式 tensornumpy格式相互转换 将一个Torch Tensor 转换为numpy数组...
  • tensornumpy互相转换

    2020-04-28 16:49:57
    这里是tensorflow2.0版本 numpy 转tensor import tensorflow as tf tf.convert_to_tensor(numpy_data) tensor转numpy tensor_data.numpy()
  • tensornumpy的相互转换

    千次阅读 2020-07-12 16:52:18
    #tensor转numpy,共享内存但不共享地址 a=torch.ones(5) b=a.numpy() print(a,b) print(id(a)==id(b)) a+=1 print(a,b) print(id(a)==id(b)) b+=1 print(a,b) print(id(a)==id(b)) ''' tensor([1.,
  • Tensor转NumPy import torch # input x = torch.ones(5) y = x.numpy() # output print(x) tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) print(y) array([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=float32) print(x + 1) tensor([2., 2., 2., 2...
  • pytorch的tensornumpy数组转换

    万次阅读 2019-01-19 14:39:03
    看代码,tensor转numpy: a = torch.ones(2,2) b = a.numpy() print(type(a)) print(type(b)) print(a) print(b) 输出为: &amp;lt;class ‘torch.Tensor’&amp;gt; &amp;lt;class ‘numpy.ndarray’&...
  • pytorch tensornumpy转换

    2021-09-17 15:34:27
    tensor to numpy a = torch.ones(5) print(a) a = a.numpy() # 如果a已经被放到gpu上的话 : a.cpu().numpy() print(a) numpy to tensor import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.from_numpy(a) np.add(a,...
  • TensorNumPy相互转换

    2021-08-10 17:17:16
    TensorNumPy相互转换 我们很容易用numpy()和from_numpy()将TensorNumPy中的数组相互...1. Tensor转NumPy a = torch.ones(6) b = a.numpy() print(a, b) a += 1 print(a, b) b += 1 print(a, b) tensor([1., 1.
  • TensorNumpy转换

    2020-11-14 15:04:52
    Tensor 转Numpy import torch as t import numpy as np a = t.ones(5) a Out[23]: tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) b = a.numpy()# Tensor -> Numpy b Out[25]: array([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=float32) ...
  • Tensornumpy相互转换

    2021-08-22 20:21:21
    tensor转成numpy a = torch.ones(5) b = a.numpy() print(a) print(type(a)) print(b) print(type(b)) tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) ...numpy转tensor import numpy as np a = np.ones(5) b = to
  • (1)tf中tensornumpy

    2020-04-23 18:54:06
    tensor和numpy 使用tf.*定义的都是tensor,包括variable和...numpy转tensor 使用tf.convert_to_tensor可将一个numpy转为tensor tensor转numpy 由sess.run或者eval返回的任何张量都是numpy数组 tensor和nump...
  • pytorch: tensornumpy之间的转换

    千次阅读 2020-11-13 15:49:53
    训练时,输入一般为tensor,但在计算误差时一般用numpytensornumpy的转换采用numpy()和from_numpy这两个函数机型转换。值得注意的是,这两个函数所产生的tensornumpy是共享相同内存的,而且两者之间转换很快。...
  • 1.1 list numpy ndarray = np.array(list) 1.2 numpy list list = ndarray.tolist() 2.1 list torch.Tensor tensor=torch.Tensor(list) ...3.1 torch.Tensor numpy ndarray = tenso...
  • tensor转numpy t = torch.ones(5) print(f"t: {t}") n = t.numpy() print(f"n: {n}") 输出: t: tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64) n: [2. 2. 2. 2. 2.] cpu上的tensor可以和numpy array共享内存...
  • 1.1 list numpy ndarray = np.array(list) 1.2 numpy list list = ndarray.tolist() ...2.1 list torch.Tensor ...tensor=torch.Tensor(list) ...2.2 torch.Tensor list...3.1 torch.Tensor numpy ndarra

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