pytorch实现Tensor变量之间的转换

拼接张量:torch.cat() .torch.stack() torch.cat(inputs, dimension=0) → Tensor 在给定维度上对输入的张量序列 seq 进行连接操作 举个例子: >>> import torch >>> x = torch.randn(2, 3) >>> x tensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764]]) >>&

Summary 主要包括以下三种途径: 使用独立的函数: 使用torch.type()函数: 使用type_as(tesnor)将张量转换为给定类型的张量. 使用独立函数 import torch tensor = torch.randn(3, 5) print(tensor) # torch.long() 将tensor投射为long类型 long_tensor = tensor.long() print(long_tensor) # torch.half()将tensor投射为半精度浮点类型

对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量),在处理问题时,需要经常改变数据的维度,以便于后期的计算和进一步处理,本文旨在列举一些维度变换的方法并举例,方便大家查看. 维度查看:torch.Tensor.size() 查看当前 tensor 的维度 举个例子: >>> import torch >>> a = torch.Tensor([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]) >>> a.size() torch.Size

如下所示: import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np ''' pytorch中Variable与torch.Tensor类型的相互转换 ''' # 1.torch.Tensor转换成Variablea=torch.randn((5,3)) b=Variable(a) print('a',a.type(),a.shape) print('b',type(b),b.shape) # 2.Variable转换

看代码,tensor转numpy: a = torch.ones(2,2) b = a.numpy() c=np.array(a) #也可以转numpy数组 print(type(a)) print(type(b)) print(a) print(b) 输出为: <class 'torch.Tensor'> <class 'numpy.ndarray'> tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) [[1. 1.] [1. 1.]] numpy转tensor: imp

系统默认是torch.FloatTensor类型 data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量,类型为FloatTensor data.cuda()就转换为GPU的张量类型,torch.cuda.FloatTensor类型 (1) CPU或GPU之间的张量转换 在Tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函数就能将Tensor进行类型转换type()函数, data为Tensor数据类型,data.type()为给出dat

目录 1. 变量类型 1.1 变量类型的颜色 2. 字面量 3.数据类型转换 3.1. 转换为字符串型 1.加号拼接字符串 2.toString() 转成字符串 3.string(变量) 3.2转换为数字型(重点) 1.parseInt(string)函数-->整数数值型 2.parseFloat(string)函数-->浮点数数值型 3.利用number(变量) 4.利用了算数运算- + * / 隐式转换 3.3转换成布尔型 总结 1. 变量类型 <script> var num

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-boo

前言 在pytorch中经常会遇到图像格式的转化,例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor,亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片.而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同,因此,如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL.numpy.Tensor)是一个在调试中比较重要的问题. 本文主要说明在pytorch中如何正确将图片格式在各种图像库读取格式以及tensor向量之间转化的问题.以下代码经过测试都可以在Pytorch-0.4.0或0.3.0版本直接使用. 对py

在使用Tensor时,我们首先要掌握如何使用Tensor来定义不同数据类型的变量.Tensor时张量的英文,表示多维矩阵,和numpy对应,PyTorch中的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换,唯一不同的是PyTorch可以在GPU上运行,而numpy的ndarray只能在cpu上运行. 常用的不同数据类型的Tensor,有32位的浮点型torch.FloatTensor,   64位浮点型 torch.DoubleTensor,   16位整形torch.ShortTenso