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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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  • 主要介绍了tensornumpy的互相转换的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 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torch.FloatTensor的时候,我们 一、Tensor与numpy之间的相互转化 1、Tensor张量转化为numpy a = torch....

    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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  • 【keras】将tensor转换为numpy

    千次阅读 热门讨论 2020-04-16 16:20:01
    tensor转换为numpy from keras import backend as K tensor = K.constant([1, 2, 3]) numpy = K.eval(tensor) print(type(tensor), type(numpy)) print(tensor) print(numpy) >>> <class 'tensorflow...

    tensor转换为numpy

    from keras import backend as K
    tensor = K.constant([1, 2, 3])
    numpy = K.eval(tensor)
    print(type(tensor), type(numpy))
    print(tensor)
    print(numpy)
    
    >>> <class 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor'> <class 'numpy.ndarray'>
    	tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3,), dtype=float32)
    	[1. 2. 3.]
    
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  • 主要介绍了Pytorch之TensorNumpy之间的转换的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 一、将 TensorFlow 中的张量 Tensor 转换为 numpy array 的方法实例 >>> import tensorflow as tf >>> data_tensor = tf.constant([1,2,3,4,5,6], shape=[2,3], dtype=tf.float32) >>>...
    一、将 TensorFlow 中的张量 Tensor 转换为 numpy array 的方法实例
    >>> import tensorflow as tf
    >>> data_tensor = tf.constant([1,2,3,4,5,6], shape=[2,3], dtype=tf.float32)
    >>> data_tensor
    <tf.Tensor 'Const:0' shape=(2, 3) dtype=float32>
    >>> with tf.Session() as sess:
    # 方法一:
    ...     print("sess.run(tensor): {}".format(sess.run(data_tensor)))
    # 方法二:
    ...     print("tensor.eval(session=sess): {}".format(data_tensor.eval(session=sess)))
    ... 
    # 打印结果:
    sess.run(tensor): [[1. 2. 3.]
     [4. 5. 6.]]
    tensor.eval(session=sess): [[1. 2. 3.]
     [4. 5. 6.]]
    
    二、数据张量转换为 numpy 数组的应用实例

    将包含指定数据的 tensor 输入给 Session 的 run() 方法的 feed_dict 参数,但是需要注意 feed_dict 参数不能接收 tensor,所以需要将 tensor 进行转换为 numpy array 形式

    >>> import tensorflow as tf
    >>> truncated_tensor = tf.random.truncated_normal([2,3],dtype=tf.float32)
    >>> truncated_tensor
    <tf.Tensor 'truncated_normal:0' shape=(2, 3) dtype=float32>
    >>> X_holder = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[2,3])
    >>> result = tf.split(X_holder,[1,2],-1)
    >>> result
    [<tf.Tensor 'split:0' shape=(2, 1) dtype=float32>, <tf.Tensor 'split:1' shape=(2, 2) dtype=float32>]
    >>> with tf.Session() as sess:
    ...     data = sess.run(truncated_tensor)
    ...     matrix1, matrix2 = sess.run(fetches=result, feed_dict={X_holder:data})
    ...     print("matrix1: {}".format(matrix1))
    ...     print("matrix2: {}".format(matrix2))
    ... 
    matrix1: [[ 0.44706684]
     [-1.1646993 ]]
    matrix2: [[-1.026939    0.25133875]
     [ 0.3521515  -0.21427773]]
    

    错误方式举例:Session 的 run() 方法的参数 feed_dict 不能接收 tensor 类型

    >>> truncated_tensor = tf.random.truncated_normal([2,3],dtype=tf.float32)
    >>> truncated_tensor
    <tf.Tensor 'truncated_normal:0' shape=(2, 3) dtype=float32>
    >>> X_holder = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[2,3])
    >>> result = tf.split(X_holder,[1,2],-1)
    >>> result
    [<tf.Tensor 'split:0' shape=(2, 1) dtype=float32>, <tf.Tensor 'split:1' shape=(2, 2) dtype=float32>]
    >>> with tf.Session() as sess:
    ...     matrix1, matrix2 = sess.run(fetches=result, feed_dict={X_holder:truncated_tensor})
    ...     print("matrix1")
    ...     print("matrix2")
    ... 
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 2, in <module>
      File "/******/Anaconda/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 950, in run
        run_metadata_ptr)
      File "/******/Anaconda/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1124, in _run
        'feed with key ' + str(feed) + '.')
    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("truncated_normal:0", shape=(2, 3), dtype=float32) which was passed to the feed with key Tensor("Placeholder:0", shape=(2, 3), dtype=float32).
    

    (PS:根据报错提示可知, tf.Tensor 不能直接传入给参数 feed_dict,该参数仅支持:Python 标量、字符串、列表,numpy n维数组,或者 TensorHandles 等类型)

    三、numpy 数组转换为张量 tensor 的方法实例
    >>> import numpy as np
    >>> data = np.random.random([2,3])
    >>> data
    array([[0.02510445, 0.11428815, 0.11885889],
           [0.34326366, 0.69007324, 0.70780292]])
    >>> data_tensor = tf.convert_to_tensor(data)
    >>> data_tensor
    <tf.Tensor 'Const_2:0' shape=(2, 3) dtype=float64>
    >>> sess = tf.Session()
    >>> data_tensor.eval(session=sess)
    array([[0.02510445, 0.11428815, 0.11885889],
           [0.34326366, 0.69007324, 0.70780292]])
    >>> sess.close()
    
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  • 看代码,tensornumpy: a = torch.ones(2,2) b = a.numpy() c=np.array(a) #也可以转numpy数组 print(type(a)) print(type(b)) print(a) print(b) 输出tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) [[1. 1.] [1. 1.]] ...
  • tensor转换numpy

    千次阅读 2020-06-26 16:23:57
    tensor转换numpy sess =tf.Session() #定义一个session image_decoded1=image_decoded1.eval(session=sess) 这时候tensor就已经被成功转换,即可进行np的操作了。
  • Variable张量转化为numpy解释中应该是“我们可以使用Variable.data来将Variable转为tensornumpy” 用途: 读取文件和写数据到文件使用numpy自带的库函数进行会很方便,所以可以先用numpy进行数据读取,再将其转为...
  • https://blog.csdn.net/weixin_39957647/article/details/111538757 ...dist_request_id=1328641.42639.1615731
  • 在Tensorflow中,使用Python,如何将张量(Tensor)转换为numpy数组呢? 最佳解决办法 由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。 >>> print(type(tf.Session().run(tf.constant([1,2,3]))))...
  • Variable或者Tensor或许有numpy这个属性,直接tensor_name.numpy()或许就可以了。
  • TensorNumPy数据类型基础转换 TensorNumPy 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) ...
  • 在tensorflow 中一般数据都是用tensor来表示,而在python 中一般是用numpy包,然而有时候需要打印变量的数据,可用以下方法来打印: 一、 import tensorflow as tf a = tf.constant(2.1) #定义tensor常量 with tf...
  • 下面将将tensor转成numpy的几种情况 GPU中的Variable变量: a.cuda().data.cpu().numpy() GPU中的tensor变量: a.cuda().cpu().numpy() CPU中的Variable变量: a.data.numpy() CPU中的tensor变量: a....
  • tensornumpy的相互转换

    千次阅读 2020-07-12 16:52:18
    .numpy()和.from_numpy()负责将tensornumpy中的数组互相转换,共享共同内存,不共享地址 torch.tensor()复制数据,但不共享地址 #tensornumpy,共享内存但不共享地址 a=torch.ones(5) b=a.numpy() print(a,b) ...
  • Pytorch中TensorNumpy数组的相互转化分为两种,第一种转化...使用numpy()函数可以将Tensor转化为Numpy数组: a=torch.ones(5) b=a.numpy() print(type(a)) print(type(b)) 输出: <class 'torch.Tensor'> &
  • Pytorch之TensorNumpy之间的转换

    万次阅读 多人点赞 2018-12-29 12:54:21
    特别提醒[注意Tensor大小写] 最重要的区别t.Tensor和t.tensor:不论输入的类型是什么,t...t.Tensor()与Numpy共享内存,但当Numpy的数据类型和Tensor的类型不一样的时候,数据会被复制,不会共享内存。 可使用t.fro...
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    2021-02-26 19:18:34
    在码代码时遇到一个问题,需将cuda.tensor格式的数据保存下来,我以为只要执行tensor.numpy()就可以,这是最too young too sample and naive的想法,有人可能以为只要加个cpu()就万事大吉,那我运行相应的代码来看下...
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    千次阅读 2021-01-19 15:41:06
    list转tensor tensor=torch.Tensor(list) ...numpytensor tensor = torch.from_numpy(ndarray) tensor转list # 先转numpy,后转list list = tensor.numpy().tolist() tensornumpy nd..
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    tensor转化为numpy数组 利用keras.backend.eval(x)好像就可以直接实现: >>> from keras import backend as K >>> kvar = K.variable(np.array([[1, 2], [3, 4]]), dtype='float32') >>&...
  • tensornumpy互转

    千次阅读 2020-08-08 22:31:49
    word = ex[2].eval(session = sion) print(word) tensornumpy: ...英文在tensor中转为numpy后成为字节b’aa’,转为编码**‘aa’** ''.join(w.decode('ascii')) 注:不加’‘.join()只有aa,没有引号
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    千次阅读 2021-08-10 17:17:16
    TensorNumPy相互转换 我们很容易用numpy()和from_numpy()将TensorNumPy中的数组相互转换。但是需要注意的一点是: 这两个函数所产生的TensorNumPy中的数组共享相同的内存(所以他们之间的转换很快),改变...
  • pytorch: tensornumpy之间的转换

    万次阅读 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。...
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    千次阅读 2021-02-09 17:55:57
    # model_outCUDA上的tensor model_out = model_out.cpu() # detach():去除梯度 model_out = model_out.detach().numpy()
  • Tensorfow中TensorNumpy的ndarray转换

    千次阅读 2020-06-01 13:45:17
    一、Numpy的简单介绍 NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展。...二、用Numpy转换的原因 import tensorflow as tf t = tf.constant([1, 2, 3], tf.float32) print(t) Tensor("Const:0", shape=(3,)
  • 【小记】图像从 tensor 转换为 np.array

    千次阅读 2019-10-29 09:44:14
    首先,利用 numpy 读取的图像储存格式 [h,w,c],即图像高度、图像宽度、图像通道数。 而在 PyTorch 中图像的保存形式 [n,c,h,w],即 batch size,图像通道数,图像高度、图像宽度。 在没有理解这两种形式如何...

空空如也

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