关于类型为numpy,TensorFlow.tensor,torch.tensor的shape变化以及相互转化
https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/82669546
1.numpy类型:numpy.ndarray 对于图片读取之后(H,W,C)或者(batch,H,W,C)
(1)在元素总数不变的情况下:numpy类型的可以直接使用方法numpy.reshape任意改变大小,numpy.expand_dims增加维度,大小是1(这个函数可以参考numpy.expand_dims的用法)
(2)元素总数可以变化:scipy.misc.imresize(a,size)
2.TensorFlow的类型:tensorflow.python.framework.ops.tensor 图片的计算格式(H,W,C)或者(batch,H,W,C)
(1)在元素总数不变的情况下:numpy可以直接作为Tensor的输入,一旦被放在tf的函数下则失去了numpy的使用方法。tf.expand_dims在指定维度增加1维,大小为1;tf.squeeze刚好相反,删掉维度为1的轴(这两个函数可以参考tf.expand_dims和tf.squeeze函数);
(2)元素总数可以变化:
- '''
- tf和numpy之间的转化
- '''
- import tensorflow as tf
- a= tf.zeros((3,2))
- sess=tf.Session()
- sess.run(tf.global_variables_initializer())
- print("type(a)=",type(a)) # type(a)= <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
- #转化为numpy数组
- a_np=a.eval(session=sess)
- print("type(a_np)=",type(a_np)) # type(a_np)= <class 'numpy.ndarray'>
- #转化为tensor
- a2= tf.convert_to_tensor(a_np)
- print("type(a2)=",type(a2)) # type(a2)= <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
3.torch类型:torch.tensor 图片的计算格式是(C,H,W)或者(batch,C,H,W)
numpy类型不能直接作为Tensor的输入,所以在运用torch之前一定要进行转化。
- from PIL import Image
- import torch
- import numpy as np
- import matplotlib.pyplot as plt
- a=Image.open('/home/zzp/um_lane_000000.png') # 加载图片数据,返回的是一个PIL类型
- b=np.array(a).astype(np.float32) # 先将PIL类型转化成numpy类型,并且把数据变成浮点数
- c=b.transpose((2,0,1)) # 调整成torch的通道
- d=torch.from_numpy(c).float() # 再将numpy类型转化成torch.tensor类型
- # 或者另外一种加载图片的方式
- import scipy.misc
- import torch
- import numpy as np
- a=scipy.misc.imread('/home/zzp/um_lane_000000.png') # 加载图片数据,返回的是一个numpy类型
- c=a.transpose((2,0,1)).astype(np.float32) # 直接调整成torch的通道,不需要转化成numpy类型了,还是要变为浮点数
- d=torch.from_numpy(c).float() # 再将numpy类型转化成torch.tensor类型
- # 三种加载图像的方法
- a=Image.open('/home/zzp/um_lane_000000.png')
- b=scipy.misc.imread('/home/zzp/um_lane_000000.png')
- c=plt.imread('/home/zzp/um_lane_000000.png')
- #显示
(1)在元素总数不变的情况下
(2)元素总数可以变化
关于类型为numpy,TensorFlow.tensor,torch.tensor的shape变化以及相互转化的更多相关文章
- torch.tensor(),torch.Tensor()
Pytorch tensor操作 https://www.cnblogs.com/jeshy/p/11366269.html 我们需要明确一下,torch.Tensor()是python类,更明 ...
- Python中 list, numpy.array, torch.Tensor 格式相互转化
1.1 list 转 numpy ndarray = np.array(list) 1.2 numpy 转 list list = ndarray.tolist() 2.1 list 转 torch. ...
- torch.Tensor和numpy.ndarray
1. torch.Tensor和numpy.ndarray相互转换 import torch import numpy as np # <class 'numpy.ndarray'> np ...
- PyTorch官方中文文档:torch.Tensor
torch.Tensor torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU te ...
- 解决Tensorflow ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type numpy.ndarray)
问题描述 在将一个数组送入tensorflow训练时,报错如下: ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupporte ...
- TensorFlow使用基础-Tensor
使用 TensorFlow 之前你需要了解关于 TensorFlow 的以下基础知识 :• 使用图 (graphs) 来表示计算 .• 在会话 ( Session ) 中执行图 .• 使用张量 (te ...
- torch Tensor学习:切片操作
torch Tensor学习:切片操作 torch Tensor Slice 一直使用的是matlab处理矩阵,想从matlab转到lua+torch上,然而在matrix处理上遇到了好多类型不匹配问 ...
- torch.Tensor文档学习笔记
A torch.Tensor is a multi-dimensional matrix containing elements of a single data type. 张量(torch.Ten ...
- [深度学习] Pytorch学习(一)—— torch tensor
[深度学习] Pytorch学习(一)-- torch tensor 学习笔记 . 记录 分享 . 学习的代码环境:python3.6 torch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% im ...
随机推荐
- php中类的不定参数使用示例
在类的实例化过程中,可以带或不带参数,那么构造函数将如何处理这些参数呢?为了使构造函数具有通用性,在定义构造函数时,一般不带参数,然后在其内部对参数情况进行处理.下面代码显示了一个完整的通用Perso ...
- xshell修改配色方案为白色
- kubernetes之Controller Manager原理分析
Controller Manager作为集群内部的管理控制中心,负责集群内的Node.Pod副本.服务端点(Endpoint).命名空间(Namespace).服务账号(ServiceAccount) ...
- [LeetCode] 844. Backspace String Compare 退格字符串比较
Given two strings S and T, return if they are equal when both are typed into empty text editors. # m ...
- IFC文件介绍
IFC是一个数据交换标准, 用于不同系统交换和共享数据. IFC是采用EXPRESS语言定义的实体关系模型,由几百个实体对象组成.实体对象包括建筑要素如IfcWall,几何元素如IfcExtruded ...
- SOC中的DMIPS_GFLOPS_GMACS的含义
l DMIPS全称叫Dhrystone MIPS 这项测试是用来计算同一秒内系统的处理能力,它的单位以百万来计算,也就是(MIPS) 上面的意思也就是,这个处理器测整数计算能力为(200*100万) ...
- CF1260D A Game with Traps
http://codeforces.com/problemset/problem/1260/D 首先很明显可以想到二分答案,把能力值数组排个序就好. 考虑怎么check. 设当前二分值为w,即不能直接 ...
- Java多线程-同步:synchronized 和线程通信:生产者消费者模式
大家伙周末愉快,小乐又来给大家献上技术大餐.上次是说到了Java多线程的创建和状态|乐字节,接下来,我们再来接着说Java多线程-同步:synchronized 和线程通信:生产者消费者模式. 一.同 ...
- python基础教程(2)
Python 基础教程 Python 是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言. 执行Python程序 对于大多数程序语言,第一个入门编程代码便是 "Hello World!& ...
- Dev c++编译报错
https://blog.csdn.net/qq_37521610/article/details/87640513