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  • Variable或者Tensor或许有numpy这个属性,直接tensor_name.numpy()或许就可以了。

    Variable或者Tensor或许有numpy这个属性,直接tensor_name.numpy()或许就可以了。

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  • GPU的tensor转化numpy

    千次阅读 2019-12-30 11:27:23
    GPU tensor不能直接转换成numpy先转换成CPU tensor,再转换成numpy 例如对GPU tensor img 操作转换成numpy为 img = img.cpu() img = img.numpy()

    GPU tensor不能直接转换成numpy先转换成CPU tensor,再转换成numpy

    例如对GPU tensor img 操作转换成numpy为

    img = img.cpu()

    img = img.numpy()

     

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  • pytorch如何将Variable或Tensor转换为numpy

    万次阅读 2019-05-17 19:23:13
    当我们使用pytorch时候,我们常常需要将Variable转换为numpyTensor转换为numpy;比如我们使用torch.Tensor和...1、Tensor张量转化为numpy a = torch.FloatTensor(2,3) print a.numpy(); 2、将numpy转换为Tensor...

    当我们使用pytorch时候,我们常常需要将Variable转换为numpyTensor转换为numpy;比如我们使用torch.Tensortorch.FloatTensor的时候,我们

    一、Tensornumpy之间的相互转化

    1、Tensor张量转化为numpy

    a = torch.FloatTensor(2,3)
    print a.numpy();
    

    2、将numpy转换为Tensor张量

    a = np.ones(5)
    torch.from_numpy(a)
    

    二、Variablenumpy之间的相互转化

    1、Variable张量转化为numpy
    其实这里的转换和Tensornumpy之间的相互转化差不多,只是我们的需要先提取出来我们Variable中的数据即可,我们可以使用variable.data来将Variable转为Tensor

    import torch
    from torch.autograd import Variable
    
    a = Variable(torch.FloatTensor(2,3))
    print a.data.numpy()
    

    2、将numpy转换为Variable
    其实这个不需要过多的介绍,这个只是把numpy转化为torch并且再将torch转化为Variable

    import torch
    import numpy as np
    from torch.autograd import Variable
    
    a = np.ones(5)
    print Variable(torch.from_numpy(a))
    

    转自pytorch中文网

    实例

    # input numpy array
    In [91]: arr = np.arange(10, dtype=float32).reshape(5, 2)
    
    # input tensors in two different ways
    In [92]: t1, t2 = torch.Tensor(arr), torch.from_numpy(arr)
    
    # their types
    In [93]: type(arr), type(t1), type(t2)
    Out[93]: (numpy.ndarray, torch.FloatTensor, torch.FloatTensor)
    
    # ndarray 
    In [94]: arr
    Out[94]: 
    array([[ 0.,  1.],
           [ 2.,  3.],
           [ 4.,  5.],
           [ 6.,  7.],
           [ 8.,  9.]], dtype=float32)
    

    我知道PyTorch张量器共享 NumPy ndarrays 的内存缓冲区。因此,改变一个将反映在另一个。所以,在这里我正在切片并更新Tensor中的一些值t2

    In [98]: t2[:, 1] = 23.0
    

    正如预期的那样,它已经更新t2,arr因为它们共享相同的内存缓冲区。

    In [99]: t2
    Out[99]: 
    
      0  23
      2  23
      4  23
      6  23
      8  23
    [torch.FloatTensor of size 5x2]
    
    
    In [101]: arr
    Out[101]: 
    array([[  0.,  23.],
           [  2.,  23.],
           [  4.,  23.],
           [  6.,  23.],
           [  8.,  23.]], dtype=float32)
    

    但是,t1也在更新。请记住,t1使用torch.Tensor()while t2构建使用torch.from_numpy()

    In [100]: t1
    Out[100]: 
    
      0  23
      2  23
      4  23
      6  23
      8  23
    [torch.FloatTensor of size 5x2]
    
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  • tensor转换为numpy

    万次阅读 2019-07-20 10:47:46
    假设data是tensor类型,有两种解决方式,可以将tensor类型转换为numpy类型: 1、data.eval(session=sess) 2、sess.run([data]) 这个函数可以将数据还原成原来的类型

    假设data是tensor类型,有两种解决方式,可以将tensor类型转换为numpy类型:

    1、data.eval(session=sess)

    2、sess.run([data]) 这个函数可以将数据还原成原来的类型

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