淺談pytorch和Numpy的區(qū)別以及相互轉(zhuǎn)換方法
更新時(shí)間：2018年07月26日 14:33:33 作者：qq_34535410
今天小編就為大家分享一篇淺談pytorch和Numpy的區(qū)別以及相互轉(zhuǎn)換方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
如下所示：
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/17 16:37 # @Author : Zhiwei Zhong # @Site : # @File : Numpy_Pytorch.py # @Software: PyCharm import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) # numpy 轉(zhuǎn)為 pytorch格式 torch_data = torch.from_numpy(np_data) print( '\n numpy', np_data, '\n torch', torch_data, ) ''' numpy [[0 1 2] [3 4 5]] torch 0 1 2 3 4 5 [torch.LongTensor of size 2x3] ''' # torch 轉(zhuǎn)為numpy tensor2array = torch_data.numpy() print(tensor2array) """ [[0 1 2] [3 4 5]] """ # 運(yùn)算符 # abs 、 add 、和numpy類似 data = [[1, 2], [3, 4]] tensor = torch.FloatTensor(data) # 轉(zhuǎn)為32位浮點(diǎn)數(shù)，torch接受的都是Tensor的形式，所以運(yùn)算前先轉(zhuǎn)化為Tensor print( '\n numpy', np.matmul(data, data), '\n torch', torch.mm(tensor, tensor) # torch.dot()是點(diǎn)乘 ) ''' numpy [[ 7 10] [15 22]] torch 7 10 15 22 [torch.FloatTensor of size 2x2] '''
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