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pytorch中函數(shù)tensor.numpy()的數(shù)據(jù)類型解析

 更新時(shí)間:2022年07月15日 16:04:22   作者:ilove_Moretz  
這篇文章主要介紹了pytorch中函數(shù)tensor.numpy()的數(shù)據(jù)類型,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

函數(shù)tensor.numpy()的數(shù)據(jù)類型

今天寫代碼的時(shí)候,要統(tǒng)計(jì)一下標(biāo)簽數(shù)據(jù)里出現(xiàn)的類別總數(shù)和要分類的分類數(shù)是不是一致的。

我的做法是把tensor類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成list,然后用Counter函數(shù)做統(tǒng)計(jì)。

代碼如下:

from collections import Counter
List_counter = Counter(List1)
#List1就是待統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù),是一維的列表。生成的List_counter是一個(gè)字典,鍵是數(shù)據(jù),
#對(duì)應(yīng)的值是數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率

在做這個(gè)統(tǒng)計(jì)的時(shí)候,突然發(fā)現(xiàn),我的數(shù)據(jù)是float的類型,這是不應(yīng)該出現(xiàn)的,因?yàn)闃?biāo)簽數(shù)據(jù)在處理的時(shí)候都是整型數(shù)據(jù)。

經(jīng)過一番查找后,發(fā)現(xiàn)是tensor.numpy()返回值數(shù)據(jù)類型的原因。這個(gè)函數(shù)的返回值是float類型的

tensor數(shù)據(jù)和numpy數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中注意的一個(gè)問題

在pytorch中,把numpy.array數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到張量tensor數(shù)據(jù)的常用函數(shù)是torch.from_numpy(array)或者torch.Tensor(array)

第一種函數(shù)更常用,然而在pytorch0.4中已經(jīng)舍棄了這種函數(shù)

下面一個(gè)簡(jiǎn)單的編程實(shí)驗(yàn)說明這兩種方法的區(qū)別

實(shí)驗(yàn)在pytorch0.4框架下進(jìn)行

運(yùn)行程序之后,結(jié)果是

可以看出修改數(shù)組a的元素值,張量b的元素值也改變了,但是張量c卻不變。

修改張量c的元素值,數(shù)組a和張量b的元素值都不變。

這說明torch.from_numpy(array)是做數(shù)組的淺拷貝,torch.Tensor(array)是做數(shù)組的深拷貝

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),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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