torch.from_numpy(np.array())
时间: 2024-01-21 21:04:05 浏览: 30
这个函数是将一个 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。它的作用是在 PyTorch 和 NumPy 之间实现数据的无缝转换。具体来说,它将 NumPy 数组中的数据类型转换为 PyTorch 张量支持的数据类型,并且共享底层内存,因此在转换时不需要复制数据,从而提高了效率。用法示例:
```python
import numpy as np
import torch
# 创建一个 NumPy 数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量
tensor = torch.from_numpy(arr)
print(tensor)
# 输出:
# tensor([[1, 2, 3],
# [4, 5, 6]], dtype=torch.int32)
```
相关问题
torch.from_numpy
torch.from_numpy是一个函数,用于从numpy.ndarray创建一个张量。返回的张量和numpy.ndarray共用内存,对张量的修改将反映在numpy.ndarray,反之亦然。返回的张量不可调整大小。\[1\]这个函数的语法是torch.from_numpy(ndarray)。举例如下:
```python
import torch
import numpy as np
a = np.array(\[1, 2, 3\])
t = torch.from_numpy(a)
print(t) # tensor(\[1, 2, 3\])
t\[0\] = -1
print(a) # array(\[-1, 2, 3\])
```
在这个例子中,我们首先创建了一个numpy数组a,然后使用torch.from_numpy函数将其转换为张量t。修改张量t的值会反映在原始的numpy数组a上。\[2\]
另外一个例子如下:
```python
import numpy as np
import torch
data1 = np.array(\[12, 56, 9, 6\])
print('data1的数据类型为:', type(data1))
print('data1的值为:', data1)
data2 = torch.from_numpy(data1)
print('data2的数据类型为:', type(data2))
print('data2的值为:', data2)
data2\[1\] = 3
print('data2的数据类型为:', type(data2))
print('data2的值为:', data2)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个numpy数组data1,然后使用torch.from_numpy函数将其转换为张量data2。修改张量data2的值会反映在原始的numpy数组data1上。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深入浅出Pytorch函数——torch.from_numpy](https://blog.csdn.net/hy592070616/article/details/129309583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [torch.from_numpy(ndarray) 功能及举例](https://blog.csdn.net/zhaoyunduan1958/article/details/108603945)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [torch.from_numpy() 函数《torch学习篇》](https://blog.csdn.net/m0_56654441/article/details/120645753)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
torch.from_numpy()
torch.from_numpy() 是一个 PyTorch 中的函数,用于将 NumPy 数组转换为 Torch 张量。它接受一个 NumPy 数组作为输入,并返回一个与输入数组共享相同数据的张量。
这个函数在将 NumPy 数组转换为 Torch 张量时非常有用,因为它可以避免复制数据,从而提高性能和节省内存。
示例用法:
```python
import numpy as np
import torch
# 创建一个 NumPy 数组
numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 将 NumPy 数组转换为 Torch 张量
torch_tensor = torch.from_numpy(numpy_array)
```
在上面的示例中,我们将一个 NumPy 数组 `numpy_array` 转换为 Torch 张量 `torch_tensor`。通过使用 `torch.from_numpy()` 函数,我们可以直接操作 Torch 张量来进行计算,而无需额外的数据转换步骤。
需要注意的是,`torch.from_numpy()` 函数返回的张量与输入数组共享内存。这意味着在修改张量时,原始的 NumPy 数组也会被修改。因此,在使用该函数时要小心确保不会意外地改变数据。