从官网拷贝过来的,就是做个学习记录.版本 0.4 tensor to numpy a = torch.ones(5) print(a) 输出 tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) 进行转换 b = a.numpy() print(b) 输出 [1. 1. 1. 1. 1.] 注意,转换后的tensor与numpy指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 a.add_(1) print(a) print(b) numpy to tensor import numpy…

PIL:使用Python自带图像处理库读取出来的图片格式numpy:使用Python-opencv库读取出来的图片格式tensor:pytorch中训练时所采取的向量格式 import torch import torchvision.transforms as transforms PIL  to Tensor def PIL2tensor(img): loader = transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) image = loader(i…

1. torch.Tensor和numpy.ndarray相互转换 import torch import numpy as np # <class 'numpy.ndarray'> np_data = np.arange(6).reshape((2,3)) # <class 'torch.Tensor'> torch_data = torch.from_numpy(np_data) # <class 'numpy.ndarray'> tensor2array = to…

报错原因:numpy不能读取CUDA tensor 需要将它转化为 CPU tensor. 所以如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时,需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy格式 报错行: tcls[index, best_n, g_y_center, g_x_center, np.array(target[index, t, 0])] = 1 修改后: tcls[index, best_n, g_y_center, g_x_center, np.…

import numpy as npimport tensorflow as tf # 这里是为了演示numpy和tf的区别.np.random.seed(43) x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data = x_data * 0.1 + 0.3# w = np.random.rand()# print(w)# print(y_data) # todo 2. tf代码# 一.构建模型图with tf.Graph().as_defa…

1.将numpy矩阵转换为Tensor张量 sub_ts = torch.from_numpy(sub_img) #sub_img为numpy类型 2.将Tensor张量转化为numpy矩阵 sub_np1 = sub_ts.numpy() #sub_ts为tensor张量 3.将numpy转换为Variable sub_va = Variable(torch.from_numpy(sub_img)) 4.将Variable张量转化为numpy sub_np2 = sub_va.data.num…

predict=predict.data.numpy() 这一行报错意思是:如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时,需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy格式. numpy不能读取CUDA tensor 需要将它转化为 CPU tensor将predict.data.numpy() 改为predict.data.cpu().numpy()即可转 https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/82…

首先在变量的操作上:Tensor对象支持在原对象内存区域上修改数据,通过“+=”或者torch.add()方法而Variable不支持在原对象内存区域上修改数据Variable对象可求梯度,并且对Variable对象的操作,操作会被记录,可通过grad_fn属性查看上一次的操作,可通过data属性访问原始张量,grad can be implicitly created only for scalar outputs--------------------- 作者:头发光了你就强了 来源:CSD…

一.python求绝对值的三种方法 1.条件判断 2.内置函数abs() 3.内置模块 math.fabs 1.条件判段,判断大于0还是小于0,小于0则输出相反数即可 # 法1:使用条件判断求绝对值 def abs_value1(): # input返回str,需转换为浮点数的格式 a = float(input('1.请输入一个数字:')) if a >= 0: a = a else: a = -a print('绝对值为:%f' % a) 2.abs()函数 # 法2:使用内置函数求绝对值…

摘要:Tensor,它可以是0维.一维以及多维的数组,你可以将它看作为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便. 本文分享自华为云社区<Tensor:Pytorch神经网络界的Numpy>,作者: 择城终老 . Tensor Tensor,它可以是0维.一维以及多维的数组,你可以将它看作为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便. 但它们也不相同,最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运…