pytorch 實(shí)現(xiàn)tensor與numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換
更新時(shí)間：2019年12月27日 15:52:30 作者：頭發(fā)光了你就強(qiáng)了
今天小編就為大家分享一篇使用pytorch 實(shí)現(xiàn)tensor與numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
看代碼，tensor轉(zhuǎn)numpy:
a = torch.ones(2,2) b = a.numpy() c=np.array(a) #也可以轉(zhuǎn)numpy數(shù)組 print(type(a)) print(type(b)) print(a) print(b)
輸出為：
<class ‘torch.Tensor'> <class ‘numpy.ndarray'> tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) [[1. 1.] [1. 1.]]
numpy轉(zhuǎn)tensor：
import torch import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.from_numpy(a) c=torch.Tensor(a) #也可以轉(zhuǎn)pytorch Tensor print(type(a)) print(type(b)) print(a) print(b)
輸出為：
<class ‘numpy.ndarray'> <class ‘torch.Tensor'> [1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)
可見pytorch的tensor對(duì)象與numpy數(shù)組是可以相互轉(zhuǎn)換的，且numpy數(shù)組的默認(rèn)類型是double
以上這篇pytorch 實(shí)現(xiàn)tensor與numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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