np.ndarray转为torch.tensor
时间: 2023-03-20 20:08:10 浏览: 96
将np.ndarray转换为torch.tensor可以使用torch.from_numpy()函数。具体操作如下:
```python
import numpy as np
import torch
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 将numpy数组转换为torch.tensor
tensor = torch.from_numpy(arr)
print(tensor)
```
输出结果为:
```
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]], dtype=torch.int32)
```
相关问题
numpy.ndarray转torch.tensor
要将numpy.ndarray转换为torch.tensor,可以使用torch.from_numpy()函数。这个函数接受一个numpy数组作为输入,并返回一个对应的torch.tensor对象。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import torch
# 创建一个numpy数组
arr = np.array(\[\[1, 2, 3\], \[4, 5, 6\]\])
# 将numpy数组转换为torch.tensor
tensor = torch.from_numpy(arr)
print(tensor)
```
输出结果为:
```
tensor(\[\[1, 2, 3\],
\[4, 5, 6\]\])
```
在这个示例中,我们首先创建了一个numpy数组`arr`,然后使用`torch.from_numpy()`函数将其转换为torch.tensor对象`tensor`。最后,我们打印了转换后的tensor对象。
TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)
这个错误通常发生在使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架时,尝试将一个 Tensor 类型的变量传递给一个要求 np.ndarray 类型变量的函数或方法。
解决这个错误的方法是将 Tensor 类型转换为 np.ndarray 类型。如果使用的是 TensorFlow,可以使用以下代码将 Tensor 转换为 np.ndarray:
```
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 假设 x 是一个 Tensor 类型的变量
sess = tf.Session()
x_np = sess.run(x)
```
如果使用的是 PyTorch,可以使用以下代码将 Tensor 转换为 np.ndarray:
```
import torch
import numpy as np
# 假设 x 是一个 Tensor 类型的变量
x_np = x.detach().numpy()
```
这样就可以避免 TypeError: expected np.ndarray (got Tensor) 的错误。