如何使pytorch中的numpy中的值不以科学计数法表示

在使用numpy数组时，可以通过设置numpy的打印选项来避免使用科学计数法。具体来说，可以使用以下代码将numpy的打印选项设置为不使用科学计数法：

import numpy as np
np.set_printoptions(precision=4, suppress=True)

其中，precision表示小数点后的位数，suppress表示是否输出科学计数法。

例如，下面的代码将生成一个包含较大数字的numpy数组，并使用上述代码来设置打印选项：

import numpy as np
np.set_printoptions(precision=4, suppress=True)

a = np.array([123456789, 0.0000012345])
print(a)

输出结果为：

[123456789.         0.0000012345]

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pytorch中numpy转化tensor的语句

在PyTorch中，可以使用torch.from_numpy()函数将numpy数组转换为PyTorch张量。该函数将numpy数组转换为与其数据类型相同的PyTorch张量。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import torch

# 定义一个numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 将numpy数组转换为PyTorch张量
tensor = torch.from_numpy(arr)

print(tensor)

输出结果为：

tensor([1, 2, 3])

需要注意的是，torch.from_numpy()函数只能转换numpy数组，不能转换其他类型的Python对象。此外，将numpy数组转换为PyTorch张量后，两者共享同一块内存，因此对其中一个的修改会影响另一个。如果需要在PyTorch张量和numpy数组之间进行频繁的转换，建议使用torch.Tensor.numpy()和torch.from_numpy()函数，这两个函数可以在numpy数组和PyTorch张量之间进行无损转换。

pytorch中numpy如何转换为tensor格式

在PyTorch中，我们可以使用torch.from_numpy()函数将numpy数组转换为tensor格式。具体步骤如下所示：

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tensor格式
tensor = torch.from_numpy(arr)

print(tensor)
# 输出结果：tensor([[1, 2, 3],
#                  [4, 5, 6]], dtype=torch.int32)

需要注意的是，torch.from_numpy()函数返回的tensor和原始的numpy数组共享内存，因此对其中一个的修改也会影响到另一个。如果不希望共享内存，可以使用tensor.clone()函数创建一个新的tensor，例如：

tensor2 = tensor.clone()