Tensor与Numpy的转化

https://pytorch.apachecn.org/docs/1.7/03.html

Tensor与Numpy的转化

张量和Numpy array数组在CPU上可以共用一块内存区域, 改变其中一个另一个也会随之改变。

1. 由张量变换为Numpy array数组

t = torch.ones(5)
n = t.numpy()
print(f"t: {t}")
print(f"n: {n}")

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
 

t: tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
n: [1. 1. 1. 1. 1.]

  

 

  
1
  
2
 

2. 由Numpy array数组转为张量

n = np.ones(5)
t = torch.from_numpy(n)

print(f"n: {n}")
print(f"t: {t}")


  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
 

输出：

n: [1. 1. 1. 1. 1.]
t: tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)

  

 

  
1
  
2
 

文章来源: positive.blog.csdn.net，作者：墨理学AI，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：positive.blog.csdn.net/article/details/113745298