( ): rand_tensor = rand_tensor.cuda() print( rand_tensor) cpu_tensor = rand _tensor.cpu() print(cpu_tensor...) 使用to()自动进行切换张量存储位置： 这个方法非常灵活，可以自动处理类型转换和设备迁移。...这个方法会返回张量中的数据，将其转换为Python的基本数据类型。...,dtype=torch.float64) Tensor转Numpy t = torch. ones ( 5) n= t.numpy () 图片转Tensor from PIL import Image...比如ToTensor：将PIL Image或numpy.ndarray转换为torch.FloatTensor，范围从[0, 255]变为[0.0, 1.0]。
() tensor = tensor.cpu() tensor = tensor.float() tensor = tensor.long() 5、tensor和numpy.ndarray转换 除了CharTensor...，其他所有CPU上的张量都支持转换为numpy格式然后再转换回来。...ndarray = tensor.cpu().numpy() tensor = torch.from_numpy(ndarray).float() tensor = torch.from_numpy(ndarray.copy...[0,1]，需要进行转置和规范化 PIL.Image转换为tensor from PIL import Image import numpy as np image=r'/content/drive/My...# 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理， # 相比torch.view，torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况。
接下来还是要看下数据类型之间的转换，主要有三点：张量之间的数据类型的转换、张量和numpy数组之间的转换、cuda张量和cpu张量的转换 （1） 不同张量之间的类型转换 直接使用(.类型)即可： ?...我们还可以使用type()来进行转换： ? 我们同样可以使用type_as()将某个张量的数据类型转换为另一个张量的相同的数据类型： ?...（2）张量和numpy之间的转换 将numpy数组转换为张量：使用from_numpy() ? 将张量转换为numoy数组：使用.numpy() ?...() else "cpu") cuda类型转换为cpu类型： a.cpu() 这里需要提一句的是，要先将cuda类型转换为cpu类型，才能进一步将该类型转换为numpy类型。...（2） 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量：使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。
# torch.Tensor -> np.ndarray. ndarray = tensor.cpu().numpy() # np.ndarray -> torch.Tensor. tensor =...value = tensor.item() 张量形变 张量形变常常需要用于将卷积层特征输入全连接层的情形。相比 torch.view，torch.reshape 可以自动处理输入张量不连续的情况。...model.eval() 和 torch.no_grad() 的区别在于，model.eval() 是将网络切换为测试状态，例如 BN 和随机失活（dropout）在训练和测试阶段使用不同的计算方法。...torch.no_grad() 是关闭 PyTorch 张量的自动求导机制，以减少存储使用和加速计算，得到的结果无法进行 loss.backward()。...除了标记 y 外，尽量少使用一维张量，使用 n*1 的二维张量代替，可以避免一些意想不到的一维张量计算结果。
例如data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量，类型为FloatTensor; data.cuda()就将其转换为GPU的张量类型，torch.cuda.FloatTensor类型...torch.LongTensor(2, 2) 构建一个2*2 Long类型的张量官网还介绍了从python的基本数据类型list和科学计算库numpy.ndarray转换为Tensor的例子：>>> torch.tensor...2.1 CPU和GPU的Tensor之间转换从cpu –> gpu，使用data.cuda()即可。...Numpy.ndarray –> Tensor 可以使用torch.from_numpy(data)，其中data的类型为numpy.ndarray。...2.3 Tensor的基本类型转换（也就是float转double，转byte这种。）
将张量转换为 NumPy 数组： y=x.numpy() print(y) print(y.dtype) 将 NumPy 数组转换为张量 我们还可以将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。...这是张量与 NumPy 数组相比的主要优势。为了利用这一优势，我们需要将张量移动到 CUDA 设备上，我们可以使用 to() 方法将张量移动到其它可用设备上。 1....然后，我们将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组，然后进行相反的转换操作。同时，我们还介绍了如何使用 type() 方法更改张量数据类型。...然后，我们学习了如何使用 numpy() 方法将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组。 之后，我们使用 from_numpy(x) 方法将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。...然后，我们向学习了如何使用 to() 方法将张量在 CPU 和 CUDA 设备之间移动；如果创建张量时不指定设备，则张量将默认创建在 CPU 设备上。
但是，由于 Numpy 数组的使用非常普遍，尤其是当数据加载源不同时，我们确实需要在 Numpy 和 PyTorch 张量之间做转换。...这意味着 PyTorch 将拥有这一数据，并与 Numpy 数组对象共享同一内存区域。 ?...该行之后，PyTorch 将从这一 Numpy 数据 blob 中创建一个新的张量对象，并且在创建这一新张量的过程中，PyTorch 将会传递内存数据指针，连同内存大小、步幅以及稍后张量存储将会使用的函数...共享内存 共享内存可以用很多种不同的方法实现（依赖于支持的平台）。PyTorch 支持部分方法，但为了简单起见，我将讨论在 MacOS 上使用 CPU（而不是 GPU）的情况。...PyTorch 格式转换为 DLPack 格式，并将指针指向内部张量的数据表示。
张量基础 让我们来看一下PyTorch的张量基础知识，从创建张量开始（使用Tensor类）： import torch # Create a Torch tensor t = torch.Tensor...你可以使用两种方式转置一个张量： # Transpose t.t() # Transpose (via permute) t.permute(-1,0) 两者都会产生如下输出结果： tensor([...PyTorch张量和Numpy ndarray之间转换 你可以轻松地从ndarray创建张量，反之亦然。这些操作很快，因为两个结构的数据将共享相同的内存空间，因此不涉及复制。这显然是一种有效的方法。...'> 基本张量操作 这里有几个张量操作，你可以将它与Numpy的实现进行比较。...指定使用GPU内存和CUDA内核来存储和执行张量计算非常简单；cuda软件包可以帮助确定GPU是否可用，并且该软件包的cuda方法为GPU分配了一个张量。
，其他所有CPU上的张量都支持转换为numpy格式然后再转换回来。...ndarray = tensor.cpu().numpy() tensor = torch.from_numpy(ndarray).float() tensor = torch.from_numpy(ndarray.copy...因为nn.Linear(m,n)使用的是的内存，线性层太大很容易超出现有显存。 不要在太长的序列上使用RNN。因为RNN反向传播使用的是BPTT算法，其需要的内存和输入序列的长度呈线性关系。...model.eval() 和 torch.no_grad() 的区别在于，model.eval() 是将网络切换为测试状态，例如 BN 和dropout在训练和测试阶段使用不同的计算方法。...torch.no_grad() 是关闭 PyTorch 张量的自动求导机制，以减少存储使用和加速计算，得到的结果无法进行 loss.backward()。
-> np.ndarray. ndarray = tensor.cpu().numpy() # np.ndarray -> torch.Tensor. tensor = torch.from_numpy...torch.Tensor与PIL.Image转换 PyTorch中的张量默认采用N×D×H×W的顺序，并且数据范围在[0, 1]，需要进行转置和规范化。...model.eval()和torch.no_grad()的区别在于，model.eval()是将网络切换为测试状态，例如BN和随机失活（dropout）在训练和测试阶段使用不同的计算方法。...torch.no_grad()是关闭PyTorch张量的自动求导机制，以减少存储使用和加速计算，得到的结果无法进行loss.backward()。...除了标记y外，尽量少使用一维张量，使用n*1的二维张量代替，可以避免一些意想不到的一维张量计算结果。
由于我们正在从头开始构建一切，所以最初我们将仅使用纯 Python（除了对 PyTorch 张量的索引），然后在看到如何创建后，将纯 Python 替换为 PyTorch 功能。...广播 正如我们在第四章中讨论的那样，广播是由Numpy 库引入的一个术语，用于描述在算术操作期间如何处理不同秩的张量。...例如，显然无法将 3×3 矩阵与 4×5 矩阵相加，但如果我们想将一个标量（可以表示为 1×1 张量）与矩阵相加呢？或者大小为 3 的向量与 3×4 矩阵？...在这里，我们将这些梯度填充到每个张量的属性中，有点像 PyTorch 在.grad中所做的那样。 首先是我们模型输出（损失函数的输入）相对于损失的梯度。...展示一个如何使用它来匹配广播结果的示例。 unsqueeze 如何帮助我们解决某些广播问题？ 我们如何使用索引来执行与 unsqueeze 相同的操作？ 我们如何显示张量使用的内存的实际内容？
文章将最先在我的博客[3]发布，其他平台因为限制不能实时修改。 在微信公众号内无法嵌入超链接，可以点击底部阅读原文[4]获得更好的阅读体验。...首先，我们将创建一个张量并检查它的数据类型（默认为 torch.float32 ）。...踩坑： 1.默认情况下，NumPy 数组是使用数据类型 float64 创建的，如果将其转换为 PyTorch 张量，它将保留相同的数据类型（如上所述）。..."cuda" 意味着我们可以将所有 PyTorch 代码设置为使用可用的 CUDA 设备（GPU），如果输出 "cpu" ，我们的 PyTorch 代码将坚持使用中央处理器。...10.4 将张量移回 CPU 在 tensor_on_gpu 上使用 torch.Tensor.numpy() 方法将张量移到cpu： # If tensor is on GPU, can't transform
一、入门 1.Tensors（张量） Tensors（张量）类似于NumPy中的ndarray，另外它还可以使用GPU加速计算。...二、NUMPY桥接器 将Torch Tensor转换为NumPy array是一件轻而易举的事（反之亦然）。Torch Tensor和NumPyarray共享其底层内存位置，更改一个将改变另一个。...1.将Torch Tensor转换为NumPy array a = torch.ones(5) print(a) 输出： tensor([1., 1., 1., 1., 1.])...将NumPy array转换为Torch Tensor 了解如何自动地将np array更改为Torch Tensor import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.from_numpy...三、CUDA TENSORS（张量） 可以使用.to方法将张量移动到任何设备上。
张量，返回的可调用的第i个参数必须是一个numpy ndarray(或可转换为ndarray的东西)，它具有匹配的元素类型和形状。...返回的可调用函数将具有与tf.Session.run(fetches，…)相同的返回类型。例如，如果fetches是tf。张量，可调用的将返回一个numpy ndarray;如果fetches是tf。...要使用部分执行，用户首先调用partial_run_setup()，然后调用partial_run()序列。...feed_dict中的每个键都可以是以下类型之一:如果键是tf.Tensor，其值可以是Python标量、字符串、列表或numpy ndarray，可以转换为与该张量相同的dtype。...如果键是张量或稀疏张量的嵌套元组，则该值应该是嵌套元组，其结构与上面映射到其对应值的结构相同。feed_dict中的每个值必须转换为对应键的dtype的numpy数组。
目录 张量转换为 numpy 数组 numpy 转换为张量 标量张量和数字的转换 张量拼接操作 张量索引操作 张量转换为 numpy 数组 使用 Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray...数组，但是共享内存，可以使用 copy 函数避免共享。...) print(data_numpy) numpy 转换为张量 使用 from_numpy 可以将 ndarray 数组转换为 Tensor，默认共享内存，使用 copy 函数避免共享。...使用 torch.tensor 可以将 ndarray 数组转换为 Tensor，默认不共享内存。...使用torch.stack可以保留两个信息：序列和张量矩阵信息。当我们需要把一系列的二维张量转换为三维的张量时，可以使用torch.stack来实现。
这是否意味着分配了一个新的内存块，将值复制到其中，并返回了包装在新张量对象中的新内存？不，因为那样会非常低效，特别是如果我们有数百万个点。...Tensor和Storage之间的这种间接关系使得一些操作变得廉价，比如转置张量或提取子张量，因为它们不会导致内存重新分配。...之后，增加行（张量的第一个索引）将沿着存储跳过一个元素，就像我们在points中沿着列移动一样。这就是转置的定义。不会分配新的内存：转置只是通过创建一个具有不同步幅顺序的新Tensor实例来实现的。..., 1.0]], device='cuda') 我们可以使用to方法将在 CPU 上创建的张量复制到 GPU 上： # In[65]: points_gpu = points.to(device='cuda...如果张量分配在 GPU 上，PyTorch 将把张量内容复制到在 CPU 上分配的 NumPy 数组中。
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