from collections import Counter
List_counter = Counter(List1)
#List1就是待統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，是一維的列表。生成的List_counter是一個字典，鍵是數(shù)據(jù)，
#對應的值是數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率

在做這個統(tǒng)計的時候，突然發(fā)現(xiàn)，我的數(shù)據(jù)是float的類型，這是不應該出現(xiàn)的，因為標簽數(shù)據(jù)在處理的時候都是整型數(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)

下面一個簡單的編程實驗說明這兩種方法的區(qū)別

實驗在pytorch0.4框架下進行

運行程序之后，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

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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