精华内容
下载资源
问答
  • 一、numpy数组转化为torch中的tensor: 总的来说有四种方法,如下: import torch import numpy as np arr1 = np.array([1,2,3], dtype=np.float32) arr2 = np.array([4,5,6]) print(arr1.dtype) print("nunpy中...

    一、numpy数组转化为torch中的tensor:

    总的来说有四种方法,如下:

    import torch
    import numpy as np
    
    arr1 = np.array([1,2,3], dtype=np.float32)
    arr2 = np.array([4,5,6])
    print(arr1.dtype)
    print("nunpy中array的默认数据类型为:", arr2.dtype)
    
    tensor = torch.tensor(arr2)
    Tensor = torch.Tensor(arr2)
    as_tensor = torch.as_tensor(arr2)
    from_numpy = torch.from_numpy(arr2)
    
    print(tensor.dtype, "|",Tensor.dtype, "|",as_tensor.dtype, "|",from_numpy.dtype)
    arr2[0] = 10
    print(tensor, Tensor, as_tensor, from_numpy)
    '''
    结果为:
    float32
    numpy中array的默认数据类型为: int64
    torch.int64 | torch.float32 | torch.int64 | torch.int64
    tensor([4, 5, 6]) tensor([4., 5., 6.]) tensor([10,  5,  6]) tensor([10,  5,  6])
    '''
    

    上述中可以看出来:

    1. numpy中array默认的数据格式是int64类型,而torch中tensor默认的数据格式是float32类型
    2. as_tensor和from_numpy是浅拷贝,而tensor和Tensor则是属于深拷贝,浅拷贝是直接共享内存内存空间的,这样效率更高,而深拷贝是直接创建一个新的副本。

    二、torch中的tensor转化为numpy数组:

    import torch
    import numpy as np
    a = torch.ones(5)
    b = a.numpy()
    b[0] = 2
     
    print(a)
    print(b)
    '''
    tensor([2., 1., 1., 1., 1.])
    [2. 1. 1. 1. 1.]
    '''
    

    从上述的结果看来这个numpy() 方法将tensor转numpy的array也是内存共享的。

    展开全文
  • tensorflow中数组转为tensor

    千次阅读 2018-08-01 20:45:27
    1.数组tensor:数组a, tensor_a=tf.convert_to_tensor(a) # 2.tensor转数组:tensor b, array_b=b.eval() import tensorflow as tf import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b=tf.convert_to_...
    1.数组转tensor:数组a,  tensor_a=tf.convert_to_tensor(a)
    # 2.tensor转数组:tensor b, array_b=b.eval()
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
    b=tf.convert_to_tensor(a)
    print(a)

    >>>>>

    [[1 2 3]
     [4 5 6]
     [7 8 9]]

    print(b)

    >>>>>

    Tensor("Const:0", shape=(3, 3), dtype=int32)

    展开全文
  • 先看报错日志: ValueError: (InvalidArgument) Currently, VarBase.__getitem__() only allows indexing by ...主要原因是tensor不支持数组作为索引。一种可行的方案: x0 = paddle.to_tensor(x_tensor.numpy()[id

    先看报错日志:

    ValueError: (InvalidArgument) Currently, VarBase.__getitem__() only allows indexing by Integers, Slices, and tuples of these types, but received numpy.ndarray in 1th slice item

    主要原因是tensor不支持数组作为索引。一种可行的方案:
    x0 = paddle.to_tensor(x_tensor.numpy()[idx])。即先将tensor中的多维数组拿出来,这是一个ndarray,ndarray是支持使用数组作为索引的。索引完之后呢,再把索引处理的ndarray包装成一个Tensor。

    展开全文
  • tensor数组转化

    千次阅读 2019-05-29 19:04:00
    #转化为numpy数组 img_numpy= img.eval(session=sess) # #转化为tensor img_tensor= tf.convert_to_tensor(img_numpy) #<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'> 转载于:...

    import tensorflow as tf
    img1 = tf.constant(value=[[[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]]]],dtype=tf.float32)
    img2 = tf.constant(value=[[[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]],[[1],[1],[1],[1]]]],dtype=tf.float32)
    img = tf.concat(values=[img1,img2],axis=3)      #<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
    sess=tf.Session()

    #sess.run(tf.initialize_all_variables())
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    #转化为numpy数组
    img_numpy=img.eval(session=sess) #<class 'numpy.ndarray'>

    #转化为tensor
    img_tensor= tf.convert_to_tensor(img_numpy) #<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>

    转载于:https://www.cnblogs.com/hapyygril/p/10945633.html

    展开全文
  • tensor数组之间的相互转换

    千次阅读 2020-07-21 14:37:21
    TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object. Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, numpy ndarrays, or TensorHandles.For reference, the tensor object was Tensor...
  • numpy与tensor中的数组互转

    千次阅读 2020-02-20 23:10:23
    1.tensor转为numpy格式,调用 .numpy()函数 如: import torch as t import numpy as np x=t.ones(5).float() #Tensor类型为FloatTensor,也可调用long()方法转为LongTensor y=x.numpy() print(x) print(y) ##...
  • c=np.array(a) #也可以转numpy数组 print(type(a)) print(type(b)) print(a) print(b) 输出为: tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) [[1. 1.] [1. 1.]] numpy转tensor: import torch import numpy as np a = np.ones...
  • torch.functions.to_tensor()函数 下面是to_tensor函数的源码 def to_tensor(pic): """Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor. This function does not support torchscript. See :class:`~...
  • pytorch的tensor与numpy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’&...
  • Tensor多维数组和axis的理解Tensor多维数组和axis的理解多维数组理解axis功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格...
  • tensorflow 中tensor数组之间的转换

    万次阅读 2017-12-21 21:21:23
    数组tensor:数组a, tensor_a=tf.convert_to_tensor(a) # 2.tensor转数组:tensor b, array_b=b.eval() # # 下面看一个例子 import tensorflow as tf import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
  • pytorch的tensor与numpy数组的对比

    千次阅读 2019-11-15 22:33:54
    创建Tensor下表给了一些常用的作参考。 函数 功能 Tensor(*sizes) 基础构造函数 tensor(data,) 类似np.array的构造函数 ones(*sizes) 全1Tensor zeros(*sizes) 全0Tensor eye(*sizes) ...
  • import torch import torchvision import torch.nn as nn import numpy as np import torchvision.transforms as transforms # 创造一个numpy数组 x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 2行2列...# 转化numpy数组为tor...
  • numpy和tensorflow的array或tensor运算时,不同维度之间运算之后的结果维度会综合运算前后的维度。 示例: n10 = np.random.randint(1,5, size=(2,2,3,1,2)) n11 = np.random.randint(1,5, size=(1,3,2)) (n10 -...
  • Pytorch中Tensor和Numpy数组的相互转化分为两种,第一种转化前后的对象共享相同的内存区域(即修改其中另外一个也会改变);第二种是二者并不共享内存区域。 首先介绍第一种共享内存区域的转化方式,涉及numpy()和...
  • torch tensor与numpy 数组互相转换

    千次阅读 2018-12-29 09:31:47
    tensor 跟numpy 很像。 x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) print(x) x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double) # new_* methods take in sizes print(x) x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float) ...
  • 在pytorch中,想要将numpy数组x_n转化为Tensor,并指定dtype,便于训练: x_t=torch.Tensor(x_n,dtype=torch.float32) 若是使用GPU,则需要加上cuda: x_t=x_t.cuda()
  • 比如这个维度的tensor[32,10,5] 心里把它想成32**个**[10,5]的矩阵 同理这个维度的tensor[32,10,5,2] 心里把它想成32**个**[10,5,2]的立方体
  • torch.Tensor.scatter_()是torch.gather()函数的方向反向操作。两个函数可以看成一对兄弟函数。gather用来解码one hot,scatter_用来编码one hot。 scatter_(dim, index, src) → Tensor dim (python:int) – 用来...
  • Pytorch 将tensor转化为array数组

    千次阅读 2021-02-20 22:04:34
    out_probability.detach().numpy()
  • https://www.zhihu.com/question/381348941
  • python的array和tensor相互转化

    千次阅读 2019-11-30 13:52:01
    python的array和tensor相互转化 import torch import numpy as np np_data=np.arange(6).reshape((2,3)) torch_data=torch.from_numpy(np_data) tensor2array=torch_data.numpy() print( '\nnumpy\n',np_data, '...
  • PyTorch Tensor和numpy数组之间的转化

    千次阅读 2020-02-08 16:04:46
    Tensor到numpy tensor = torch.Tensor([0,1]) # 如果参数不是一个list,而是一个int,将会返回该int长的内容未定义的Tensor tensor_numpy = tensor.numpy() 从numpy到Tensor array = np.random.rand(3) torch....
  • YDOOK :Pytorch 生成 全0 tensor数组 pytorch生成定义全零张量数组 使用 :torch.zero(shape) 源码展示: import torch a1 = torch.zeros(0) a2 = torch.zeros(1) a3 = torch.zeros(1, 1) a4 = torch.zeros(2, 3) ...
  • 记录一下怕自己忘了 注:本文截取于公众号: ...借助.from_numpy()函数,可以轻松地将任意的Numpy数组转换为Torch Tensor : 可以用类似的方式,将Torch Tensor转换为Numpy数组。语法略有不同: ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 18,470
精华内容 7,388
关键字:

数组到tensor