• 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：
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。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。
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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)
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• 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。
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• ## tensor与数组转化

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 tfimg1 = 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tensorimg_tensor= tf.convert_to_tensor(img_numpy) #<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>

转载于:https://www.cnblogs.com/hapyygril/p/10945633.html
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• 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...
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• out_probability.detach().numpy()
• https://www.zhihu.com/question/381348941
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