torch.as_tensor的用法

可以使用torch.as_tensor将数据转换为张量（tensor）。它接受数组、元组、列表、numpy.ndarray等数据类型。例如：

import torch

data = [1,2,3,4,5]
tensor_data = torch.as_tensor(data)
print(tensor_data) 

输出：

tensor([1, 2, 3, 4, 5]) 

相关问题

修改image1 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image1.astype(np.uint8))).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device) image2 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray( image2.astype(np.uint8)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device) image3 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image3.astype(np.uint8))). permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device)报AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'astype'

这个错误是因为在将numpy数组转换为PyTorch张量时，您使用了一个Tensor对象而不是一个numpy数组。Tensor对象没有astype()方法，因此会出现这个错误。要解决这个问题，您需要确保您的输入是numpy数组，而不是Tensor对象。您可以使用.detach().cpu().numpy()方法将Tensor对象转换回numpy数组，或者在转换为张量之前确保您的输入是numpy数组。例如，您可以这样修改代码：

image1 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image1)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device)
image2 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image2)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device)
image3 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image3)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device)

mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask.astype("int64")), self.n_classes) AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'astype'

非常抱歉，我的前一条回答中有误。在PyTorch中，张量对象没有`astype()`方法，因此不能直接使用`astype()`方法将其转换为指定的数据类型。相反，可以使用`tensor.type()`方法或`tensor.to(dtype)`方法将张量转换为指定的数据类型。在本例中，您可以按照以下方式修改代码：

if self.onehot_y:
    mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(dim=1)
    mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes)
    mask = mask.transpose(0, 3, 1, 2)

修改后的代码中，我们首先将NumPy数组`mask`转换为PyTorch张量，并使用`type()`方法将其转换为`torch.int64`类型的张量。然后，我们使用`F.one_hot()`函数将张量进行one-hot编码，并使用`transpose()`函数将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排，即将批次大小（如果有的话）移动到第0个维度的位置，将通道数移动到第1个维度的位置，将高度移动到第2个维度的位置，将宽度移动到第3个维度的位置。