詳解pytorch tensor和ndarray轉(zhuǎn)換相關(guān)總結(jié)
在使用pytorch的時候，經(jīng)常會涉及到兩種數(shù)據(jù)格式tensor和ndarray之間的轉(zhuǎn)換，這里總結(jié)一下兩種格式的轉(zhuǎn)換：
1. tensor cpu 和tensor gpu之間的轉(zhuǎn)化：
tensor cpu 轉(zhuǎn)為tensor gpu：
tensor_gpu = tensor_cpu.cuda()
>>> tensor_cpu = torch.ones((2,2))
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
>>> tensor_gpu = tensor_cpu.cuda()
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]], device='cuda:0')
tensor gpu 轉(zhuǎn)為tensor cpu：
tensor_cpu = tensor_gpu.cuda()
>>> tensor_gpu.cpu()
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
2. tensor cpu 和 ndarray 之間的轉(zhuǎn)化：
tensor cpu 轉(zhuǎn)為 ndarray：
>>> np_array= tensor_cpu.numpy()
array([[1., 1.],
[1., 1.]], dtype=float32)
ndarray 轉(zhuǎn)為 tensor cpu：
注：ndarray的默認(rèn)精度為64位，Tensor的默認(rèn)精度位32位，所以通過Tensor直接轉(zhuǎn)換的話，精度會轉(zhuǎn)換到32位，若通過from_numpy的方式，則會保留原來64位精度
>>> torch.from_numpy(np.ones((2,2)))
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]], dtype=torch.float64)
>>> torch.Tensor(np.ones((2,2)))
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
3. tensor cpu 和 scalar 之間的轉(zhuǎn)化：
如果只是訓(xùn)練了一個簡單的分類網(wǎng)絡(luò)，對單個樣本的輸出會是一個標(biāo)量（scalar）
>>>torch.ones((1,1)).item() 1.0
通過一張圖說明三者的轉(zhuǎn)化方式：
到此這篇關(guān)于詳解pytorch tensor和ndarray轉(zhuǎn)換相關(guān)總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pytorch tensor和ndarray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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