Pytorch之Tensor和Numpy之間的轉(zhuǎn)換的實現(xiàn)方法
為什么要相互轉(zhuǎn)換：
1. 要對tensor進行操作，需要先啟動一個Session,否則，我們無法對一個tensor比如一個tensor常量重新賦值或是做一些判斷操作，所以如果將它轉(zhuǎn)化為numpy數(shù)組就好處理了。下面一個小程序講述了將tensor轉(zhuǎn)化為numpy數(shù)組，以及又重新還原為tensor：
2. Torch的Tensor和numpy的array會共享他們的存儲空間，修改一個會導(dǎo)致另外的一個也被修改。
學(xué)習(xí)鏈接：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book
特別提醒[注意Tensor大小寫]
- 最重要的區(qū)別
t.Tensor和t.tensor：不論輸入的類型是什么，t.tensor()都會進行數(shù)據(jù)拷貝，不會共享內(nèi)存；t.Tensor()與Numpy共享內(nèi)存，但當(dāng)Numpy的數(shù)據(jù)類型和Tensor的類型不一樣的時候，數(shù)據(jù)會被復(fù)制，不會共享內(nèi)存。 - 可使用
t.from_numpy()或者t.detach()將Numpy轉(zhuǎn)為Tensor，與原Numpy數(shù)據(jù)共享內(nèi)存。
附上實驗證明
常規(guī)轉(zhuǎn)換：使用t.from_numpy()將Numpy轉(zhuǎn)為Tensor，使用torch.numpy()將Tensor轉(zhuǎn)為Numpy
需要注意的情況：使用t.Tensor()進行轉(zhuǎn)換，發(fā)現(xiàn)Numpy的數(shù)據(jù)類型和Tensor的類型一致，因此共享內(nèi)存
需要注意的情況：使用t.Tensor()進行轉(zhuǎn)換，發(fā)現(xiàn)Numpy的數(shù)據(jù)類型和Tensor的類型不一致，因此b與a不共享內(nèi)存
需要注意的情況：使用t.tensor()進行轉(zhuǎn)換，只進行數(shù)據(jù)拷貝，不會共享內(nèi)存
到此這篇關(guān)于Pytorch之Tensor和Numpy之間的轉(zhuǎn)換的實現(xiàn)方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pytorch Tensor和Numpy轉(zhuǎn)換內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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