torch》tensor转list

要将PyTorch中的Tensor转换为Python的list，你可以使用`.tolist()`方法。下面是一个示例代码：

import torch

# 创建一个Tensor
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将Tensor转换为list
tensor_list = tensor.tolist()

print(tensor_list)

这将打印出`[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]`，即将Tensor转换为了一个嵌套的Python列表。

相关问题

torch tensor 转int

要将torch tensor转换为int类型，可以使用.item()方法。首先，确保你已经导入了torch模块。然后，将tensor变量使用.item()方法转换为int类型，并赋值给一个新的变量。例如，如果你有一个名为x的torch tensor，你可以使用以下代码将其转换为int类型：

import torch
x = torch.tensor(29)
x = x.item()
print(x)

在这个例子中，我们首先创建了一个torch tensor x，并赋值为29。然后我们使用.to('cuda')方法将tensor移动到GPU上（这是可选的步骤，如果你不需要在GPU上处理数据，可以忽略这一步）。最后，我们使用.item()方法将x转换为int类型，并将结果赋值给x。最后，我们打印出x的值，应该是一个int类型的数字。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch中Tensor数据类型转换](https://blog.csdn.net/weixin_45590193/article/details/117958388)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [one hot编码：`torch.Tensor.scatter_()`函数用法详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38725137/14036552)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch把整数tensor转为int](https://blog.csdn.net/zhuzyibooooo/article/details/131026499)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

train_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in train_data_list] train_data_tensor = torch.stack(train_data_tensor_list) train_label_tensor = torch.tensor(train_label_list) train_dataset = TensorDataset(train_data_tensor, train_label_tensor) print(train_dataset) val_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in val_data_list] val_data_tensor = torch.stack(val_data_tensor_list) val_label_tensor = torch.tensor(val_label_list) val_dataset = TensorDataset(val_data_tensor, val_label_tensor) print(val_dataset)

这段代码的作用是将训练数据和验证数据转换为 PyTorch 中的 TensorDataset 数据集，并将数据集打印出来。首先，train_data_list 和 train_label_list 分别是训练数据和对应的标签，每个样本都是一个列表或数组。接下来，使用列表解析式将 train_data_list 中的每个样本转换为一个 PyTorch tensor，并将这些 tensor 存储在 train_data_tensor_list 列表中。然后，使用 torch.stack() 函数将 train_data_tensor_list 中的 tensor 沿着一个新的维度进行拼接，得到一个形状为 [num_samples, input_dim] 的二维 tensor，其中 num_samples 是样本数，input_dim 是每个样本的输入维度。train_label_tensor 也是类似的 tensor，其中每个元素是一个标签。同样的方法用于创建 val_dataset。最后，使用 print() 函数打印出 train_dataset 和 val_dataset，这些数据集将被用于 DataLoader 进行批量化训练。