ndarray构成的ndarray无法转化为tensor
时间: 2023-05-27 17:04:22 浏览: 59
这个问题描述不够清晰,不太清楚是什么原因导致无法转化。但是,如果是因为类型不一致导致的,可以使用`astype()`方法将ndarray转化为与Tensor相同的类型,例如:
```python
import torch
import numpy as np
ndarray1 = np.array([1, 2, 3])
ndarray2 = np.array([4, 5, 6])
ndarray3 = np.array([ndarray1, ndarray2]) # 构成的ndarray
tensor1 = torch.from_numpy(ndarray1.astype(np.float32))
tensor2 = torch.from_numpy(ndarray2.astype(np.float32))
tensor3 = torch.from_numpy(ndarray3.astype(np.float32)) # 转化为Tensor
```
上面的代码将ndarray转化为了float32类型的Tensor,并且构成的ndarray也可以转换为Tensor。
相关问题
tensor转化为ndarray
将numpy.ndarray转化为tensor,可以使用PyTorch中的torch.from_numpy()函数。该函数将numpy数组转换为PyTorch张量。示例代码如下:
```python
import numpy as np
import torch
# 创建numpy数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 将numpy数组转换为PyTorch张量
tensor = torch.from_numpy(arr)
print(tensor)
```
输出结果为:
```
tensor([[1, 2],
[3, 4]], dtype=torch.int32)
```
注意:转换后的张量与原始numpy数组共享内存,因此对张量的修改也会影响原始数组。如果需要避免这种情况,可以使用torch.Tensor()函数创建新的张量。
将ndarray转化为tensor
在PyTorch中,可以使用`torch.tensor()`函数将numpy ndarray转换为tensor。例如:
```python
import torch
import numpy as np
ndarray = np.array([[1, 2], [3, 4]])
tensor = torch.tensor(ndarray)
print(tensor)
```
输出结果为:
```
tensor([[1, 2],
[3, 4]])
```
注意,使用`torch.tensor()`函数转换时,会创建一个新的tensor,该tensor与原始ndarray共享底层数据存储,但是具有不同的属性(如数据类型、形状等)。如果需要将ndarray转换为与原tensor具有相同属性的新tensor,可以使用`torch.from_numpy()`函数。例如:
```python
import torch
import numpy as np
tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
ndarray = tensor.numpy()
new_tensor = torch.from_numpy(ndarray)
print(new_tensor)
```
输出结果为:
```
tensor([[1, 2],
[3, 4]])
```