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如何把浮点型数组转换为tensor型张量

时间: 2023-11-30 10:02:42 浏览: 94

pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的转换

1, 创建pytorch 的Tensor张量： torch.rand((3,224,224)) #创建随机值的三维张量，大小为（3,224,224） torch.Tensor([3,2]) #创建张量，[3,2] 2, cpu上的tensor和GPU即pytorch创建的tensor的相互转化 b = a.cpu() # GPU → CPU a = b.cuda() #CPU → GPU 3, tensor和numpy的转化 b = a.numpy() # tensor转化为 numpy数组 a = b.from_numpy() # numpy数组转化为tensor 4, torch的

您好，关于您的问题，可以通过以下代码将浮点型数组转换为tensor型张量： ``` import torch a = [1.0, 2.0, 3.0] tensor_a = torch.tensor(a) print(tensor_a) ``` 其中，torch.tensor()接收一个数组作为输入并返回一个tensor张量，该张量与输入数组具有相同的形状和数据类型。希望这能回答您的问题。如果您有其他问题，请随时问我。

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