Tensor和NumPy相互轉換

阿新 • • 發佈：2021-10-20

　　Tensor 和 NumPy 相互轉換常使用 numpy() 和 from_numpy()。需要注意的是：這兩個函式所產生的 Tensor 和 NumPy 中的陣列共享相同的記憶體（所以他們之間的轉換很快），改變其中一個時另一個也會改變！ Tensor 轉 Numpy 陣列

a = torch.ones(3)
b = a.numpy()
print(a)
print(b)

tensor([1., 1., 1.])
[1. 1. 1.]

a +=  1
print(a)
print(b)

a = a + 1
print(a)
print(b)

tensor([3., 3., 3.])
[ 
3. 3. 3.]
tensor([4., 4., 4.])
[3. 3. 3.]

a = torch.ones(3)
b = a.numpy()
print(a)
print(b)
b += 1
print(a)
print(b)
b = b+1
print(a)
print(b)

tensor([1., 1., 1.])
[1. 1. 1.]
tensor([2., 2., 2.])
[2. 2. 2.]
tensor([2., 2., 2.])
[3. 3. 3.]

NumPy 陣列轉 Tensor

import numpy as np
a = np.ones(3)
b  
= torch.from_numpy(a)
print(a, b)
a += 1
print(a, b)
b += 1
print(a, b)

[1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1.], dtype=torch.float64)
[2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
[3. 3. 3.] tensor([3., 3., 3.], dtype=torch.float64)

　　使用 torch.tensor() 將 NumPy 陣列轉換成 Tensor（不再共享記憶體）

c = torch.tensor(a)
a  
+= 1
print(a, c)

[4. 4. 4.] tensor([3., 3., 3.], dtype=torch.float64)

因上求緣，果上努力~~~~ 作者：希望每天漲粉，轉載請註明原文連結：https://www.cnblogs.com/BlairGrowing/p/15427954.html

Tensor和NumPy相互轉換

　　Tensor 和 NumPy 相互轉換常使用 numpy() 和 from_numpy()。需要注意的是：這兩個函式所產生的 Tensor 和 NumPy 中的陣列共享相同的記憶體（所以他們之間的轉換很快），改變其中一個時另一個也會改變！

Pytorch之Tensor和Numpy之間的轉換的實現方法

為什麼要相互轉換： 1. 要對tensor進行操作，需要先啟動一個Session,否則，我們無法對一個tensor比如一個tensor常量重新賦值或是做一些判斷操作，所以如果將它轉化為numpy陣列就好處理了。下面一個小程式講述了將ten

pytorch 實現tensor與numpy陣列轉換

看程式碼，tensor轉numpy: a = torch.ones(2,2) b = a.numpy() c=np.array(a) #也可以轉numpy陣列 print(type(a))

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