output = net(torch.from_numpy(phi_n[np.newaxis,np.newaxis,:,:]).to(device))
时间: 2024-05-23 07:16:19 浏览: 67
Pytorch to(device)用法
这行代码是将 `phi_n` 数组转换为张量,然后通过 `net` 神经网络进行正向传播,得到输出结果 `output`。其中:
- `torch.from_numpy()` 函数将 `phi_n` 数组转换为 PyTorch 张量。
- `np.newaxis` 在 `phi_n` 数组的第一个维度上插入一个新的维度,使得 `phi_n` 变成了形状为 `(1,1,16,16)` 的四维数组。这是因为 `nn.Conv2d` 需要输入形状为 `(batch_size, in_channels, height, width)` 的四维张量。
- `to(device)` 将张量移动到指定的设备上进行计算。其中 `device` 是一个 PyTorch 设备对象,可以是 CPU 或 GPU。
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