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Pytorch之Tensor和Numpy之间的转换的实现方法

762 次  2020-10-04  分类 : python教程

为什么要相互转换:

1. 要对tensor进行操作,需要先启动一个Session,否则,我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作,所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组,以及又重新还原为tensor:

2. Torch的Tensor和numpy的array会共享他们的存储空间,修改一个会导致另外的一个也被修改。

学习链接:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book

特别提醒[注意Tensor大小写]

  1. 最重要的区别t.Tensort.tensor:不论输入的类型是什么,t.tensor()都会进行数据拷贝,不会共享内存;t.Tensor()与Numpy共享内存,但当Numpy的数据类型和Tensor的类型不一样的时候,数据会被复制,不会共享内存。
  2. 可使用t.from_numpy()或者t.detach()将Numpy转为Tensor,与原Numpy数据共享内存。

附上实验证明

常规转换:使用t.from_numpy()将Numpy转为Tensor,使用torch.numpy()将Tensor转为Numpy

需要注意的情况:使用t.Tensor()进行转换,发现Numpy的数据类型和Tensor的类型一致,因此共享内存

需要注意的情况:使用t.Tensor()进行转换,发现Numpy的数据类型和Tensor的类型不一致,因此b与a不共享内存

需要注意的情况:使用t.tensor()进行转换,只进行数据拷贝,不会共享内存

到此这篇关于Pytorch之Tensor和Numpy之间的转换的实现方法的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch Tensor和Numpy转换内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!

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本文链接:https://www.94e.cn/info/3748

标签:numpy  

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