Tensor 和 NumPy 相互轉(zhuǎn)換的實(shí)現(xiàn)
我們很容易用numpy()和from_numpy()將Tensor和NumPy中的數(shù)組相互轉(zhuǎn)換。但是需要注意的一點(diǎn)是： 這兩個(gè)函數(shù)所產(chǎn)生的Tensor和NumPy中的數(shù)組共享相同的內(nèi)存（所以他們之間的轉(zhuǎn)換很快），改變其中一個(gè)時(shí)另一個(gè)也會(huì)改變！
1. Tensor 轉(zhuǎn) NumPy
a = torch.ones(6) b = a.numpy() print(a, b) a += 1 print(a, b) b += 1 print(a, b)
tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1.]) [1. 1. 1. 1. 1. 1.] tensor([2., 2., 2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2. 2. 2.] tensor([3., 3., 3., 3., 3., 3.]) [3. 3. 3. 3. 3. 3.]
2. NumPy 數(shù)組轉(zhuǎn) Tensor
import numpy as np a = np.ones(7) b = torch.from_numpy(a) print(a, b) a += 1 print(a, b) b += 1 print(a, b)
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64) [2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64) [3. 3. 3. 3. 3. 3. 3.] tensor([3., 3., 3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)
3. torch.tensor() 將 NumPy 數(shù)組轉(zhuǎn)換成 Tensor
直接用torch.tensor()將NumPy數(shù)組轉(zhuǎn)換成Tensor，該方法總是會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)拷貝，返回的Tensor和原來(lái)的數(shù)據(jù)不再共享內(nèi)存。
import numpy as np
a = np.ones((2,3))
c = torch.tensor(a)
a += 1
print('a:',a)
print('c:',c)
print(id(a)==id(c))a: [[2. 2. 2.]
[2. 2. 2.]]
c: tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
False
到此這篇關(guān)于Tensor 和 NumPy 相互轉(zhuǎn)換的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Tensor 和 NumPy 相互轉(zhuǎn)換內(nèi)容請(qǐng)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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