【Tensor數據轉換】——深度學習.Torch框架

目錄

1 Tensor與Numpy

1.1 張量轉Numpy

1.2 Numpy轉張量


1 Tensor與Numpy

1.1 張量轉Numpy

調用numpy()方法可以把Tensor轉換為Numpy,此時內存是共享的。

使用copy()方法可以避免內存共享

import torch
import numpy as np# tensor轉numpy:numpy()
def test01():t1=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])print(t1)# 淺拷貝 數據內存共享n1=t1.numpy()print(n1)# 深拷貝 創建新的副本n2=t1.numpy().copy()print(n2)

1.2 Numpy轉張量

使用copy()方法可以避免內存共享

使用傳統的torch.tensor()則內存是不共享的~

# numpy轉tensor
# 淺拷貝:torch.from_numpy(),數據內存共享
# 深拷貝:torch.tensor() 參數為numpy數組 創建新的副本
def test02():n1=np.array([1,2,3,4,5])t1=torch.from_numpy(n1)print(t1)t2=torch.tensor(n1)print(t2)

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