python中torch.from_numpy是什么意思

时间: 2024-04-28 09:21:34 浏览: 294
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pytorch 实现tensor与numpy数组转换

`torch.from_numpy()` 是一个函数，用于将 numpy 数组转换为 PyTorch 张量。该函数创建一个 PyTorch 张量，该张量与给定的 numpy 数组共享相同的底层内存，因此对其中一个的更改将影响到另一个。这样可以避免在 Python 中进行内存复制，从而提高了效率。同时，使用 `torch.from_numpy()` 可以方便地将 numpy 数组转换为 PyTorch 张量，以便在 PyTorch 中进行训练和推理。
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masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1))

很抱歉，我不太明白你的问题是什么。这似乎是一段Python代码，它将一个numpy数组转换为PyTorch张量，并对其进行了变换。需要更多上下文和信息来回答有关此代码段的问题。请再告诉我更多细节，我会尽力帮助你。

def obs_to_attn(obs, camera: str) -> Tuple[int, int]: extrinsics_44 = torch.from_numpy(obs.misc[f"{camera}_camera_extrinsics"]).float() extrinsics_44 = torch.linalg.inv(extrinsics_44) intrinsics_33 = torch.from_numpy(obs.misc[f"{camera}_camera_intrinsics"]).float() intrinsics_34 = F.pad(intrinsics_33, (0, 1, 0, 0)) gripper_pos_3 = torch.from_numpy(obs.gripper_pose[:3]).float() gripper_pos_41 = F.pad(gripper_pos_3, (0, 1), value=1).unsqueeze(1) points_cam_41 = extrinsics_44 @ gripper_pos_41 proj_31 = intrinsics_34 @ points_cam_41 proj_3 = proj_31.float().squeeze(1) u = int((proj_3[0] / proj_3[2]).round()) v = int((proj_3[1] / proj_3[2]).round()) return u, v 理解这段代码

这段代码是一个 Python 函数，输入参数是一个名为 obs 的对象和一个字符串类型的 camera，输出是一个包含两个整数的元组。函数的作用是将机器人手爪在相机坐标系下的位置映射到图像平面上的像素坐标。具体实现过程是...

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def minibatch_set(feature, label, BATCH_SIZE, SHUFFLE): # feature = torch.from_numpy(feature) feature_tensor = torch.tensor(feature, dtype=torch.float32) # label = torch.from_numpy(label) label_tensor = torch.tensor(label, dtype=torch.float32) dataset = Data.TensorDataset(feature_tensor, label_tensor) loader = Data.DataLoader( dataset=dataset, # torch TensorDataset format batch_size=BATCH_SIZE, # mini batch size shuffle=SHUFFLE, # random shuffle for training drop_last=True, #当你的整个数据长度不能够整除你的batchsize，选择是否要丢弃最后一个不完整的batch，默认为False。 num_workers=0) return loader

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