tensor转np.array

时间: 2023-12-13 18:33:04 浏览: 61
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浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist

可以使用`tensor.numpy()`方法将Tensor转换为NumPy数组。以下是一个例子： ```python import tensorflow as tf import numpy as np # 创建一个Tensor tensor_a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) # 将Tensor转换为NumPy数组 array_a = tensor_a.numpy() # 输出结果 print(array_a) # 输出：[[1 2] [3 4]] ```
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详解pytorch tensor和ndarray转换相关总结

np_array = tensor_cpu.numpy() 这将返回一个与tensor共享内存的ndarray，修改其中一个会影响另一个。 - **ndarray 转换为 Tensor CPU**： 有两个方法将ndarray转换为tensor： - 使用torch.from...

# Transform a board(matrix) to a tensor def board2tensor(board, color, last_move, reshape_flag=True): # Current-Stone Layer cur = np.array(np.array(board) == color, dtype=np.int) # Enemy-Stone Layer e = np.array(np.array(board) == -color, dtype=np.int) # Last Step Layer l = np.zeros((board.shape[0], board.shape[1])) if last_move is not None: l[last_move[0]][last_move[1]] = 1 # Color Layer # flag = (1 if color == BLACK else 0) # c = flag * np.ones((board.shape[0], board.shape[1])) # Stack cur,e,c into tensor tensor = np.array([cur, e, l]) if reshape_flag: tensor = tensor.reshape(1, tensor.shape[0], tensor.shape[1], tensor.shape[2]) return tensor

这段代码是一个将棋盘(matrix)转换成张量(tensor)的函数。其中，参数board表示棋盘，color表示当前棋子的颜色，last_move表示上一次落子的位置。函数首先将棋盘中当前棋子的位置和对手棋子的位置分别转换成二值矩阵...

img_path, lab_path = self.label_list[index] img, lab = self.transform(img_path, lab_path, self.augment) img = torch.tensor(np.array(img)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/255.0 lab = torch.tensor(np.array(lab)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/255.0 return img, lab

根据你提供的代码，img 和 lab 的维度都应该是四维的，而且顺序应该是 (channels, height, width, batch_size)。如果你遇到了上面提到的维度错误，可以检查你的数据和 transform 函数的实现。...

def getitem(self, index): # 把numpy转换为Tensor txt=torch.from_numpy(np.array(self.Data[index])) label=torch.tensor(np.array(self.Label[index])) return txt,label出现can't convert np.ndarray of type numpy.str_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.问题应该怎么修改这串代码

data = np.array(['1', '2', '3'], dtype=np.str_) data = data.astype(np.float32) label = np.array(['0', '1', '0'], dtype=np.str_) label = label.astype(np.int32) 2. 然后，您可以将 numpy.ndarray ...

def __getitem__(self, index): # 把numpy转换为Tensor txt=torch.from_numpy(np.array(self.Data[index])) label=torch.tensor(np.array(self.Label[index])) return txt,label出现can't convert np.ndarray of type numpy.str_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.问题怎么解决

这个问题通常是由于尝试将一个类型为 numpy.str_ 类型的数组转换为不支持该类型的数组类型，例如 ...tensor = torch.from_numpy(arr.astype(np.unicode_).astype(np.int32)) 希望这些方法能够帮助您解决问题。

tensor = np.array(iput[ep]).reshape(3, 3, 3) ValueError: cannot reshape array of size 9 into shape (3,3,3)

这个错误提示是因为你正在尝试将一个大小为9的数组...你可以使用np.shape()函数来检查数组的大小和形状。如果你确信数据大小和形状是正确的，你可以尝试使用np.reshape()函数而不是.reshape()方法来重塑数组。

tensor = np.array(iput[ep]).reshape(1, 3, 3) ValueError: cannot reshape array of size 3 into shape (1,3,3)

这个错误是因为你的 input[ep] 的大小为 3，而你尝试将其转换为一个大小为 (1, 3, 3) 的张量。这是不可能的，因为你只有 3 个元素，而在一个大小为 (1, 3, 3) 的张量中需要有 9 个元素。 你需要检查一下你的代码...

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) # 定义 LSTM 模型 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, ...

diag = np.array(sumArr.flatten())[0] + 1e-7 # 计算次方,这里是求diag开方的倒数 diag = np.power(diag, -0.5) # 对矩阵进行对角化 D = sp.diags(diag) L = D * A * D # covert norm_adj matrix to tensor L = sp.coo_matrix(L) row = L.row col = L.col i = torch.LongTensor(np.array([row, col])) data = torch.FloatTensor(L.data)是什么意思，解释没一句的意思及其含义

1. sumArr是一个二维数组，用flatten()将其展开成一维数组，再用np.array()将其转换为numpy数组； 2. diag用于计算对角线元素的值，即将一维数组的每个元素加上一个很小的数（这里是1e-7），然后取其开方的...

tensor 怎么变成np.array

可以使用numpy库中的np.array()函数将tensor转换为np.array。具体的代码如下： import numpy as np import torch # 创建一个tensor tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) # 将tensor转换为np.array array = ...

np.array转tensor

要将一个NumPy数组（np.array）转换为PyTorch张量（torch.Tensor），可以使用torch.from_numpy()函数。下面是一个示例代码： python import numpy as np import torch # 创建一个NumPy数组 numpy_array =...

pytorch中tourch.tensor(np.random.normal())

当你调用torch.tensor(np.random.normal())时，你实际上是在创建一个新的张量，这个张量的内容是来自NumPy的随机正态分布（normal distribution）生成的元素。 np.random.normal()是NumPy库中的函数，它会返回...

def __getitem__(self, index): if self.split=='train': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] label_path = self.filepath_label[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) label = np.array(Image.open(label_path)) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) label = np.asarray(Image.fromarray(label), dtype=np.int64) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), torch.tensor(label), name, ) elif self.split=='val': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), name, )

将红外图像转为numpy数组，并除以255.0进行归一化，再使用np.expand_dims函数在通道维度上添加一个维度。最后，将标签图像转为numpy数组，并将数据类型设置为int64。 如果是验证集，只获取可见光图像路径（vis_path...

def change(a): a = np.array(a) a = torch.tensor(a) a = a.permute(1,0) a = np.array(a) return a什么意思

该函数首先将参数a转换为NumPy数组，然后将其转换为PyTorch张量（tensor）。接着，使用PyTorch的permute函数将张量a的维度重新排列为第一维度为1，第二维度为0。将重新排列的张量再次转换为NumPy数组，并将其返回。...

解释下面的代码：g0 = np.array([1 / math.sqrt(2), 1 / math.sqrt(2)]) g1 = np.array([1 / math.sqrt(2), -1 / math.sqrt(2)]) g0 = np.array(g0).ravel() g1 = np.array(g1).ravel() g0 = paddle.to_tensor(g0).astype('float32').reshape((1, 1, -1)) g1 = paddle.to_tensor(g1).astype('float32').reshape((1, 1, -1)) g0_col = g0.reshape((1, 1, -1, 1)) g1_col = g1.reshape((1, 1, -1, 1)) g0_row = g0.reshape((1, 1, 1, -1)) g1_row = g1.reshape((1, 1, 1, -1))

这段代码主要是对两个向量进行处理，并转换为PaddlePaddle框架的Tensor格式。以下是对代码的解释： 1. 首先，导入了numpy和math模块，并定义了两个numpy数组g0和g1。g0和g1分别表示两个向量。 2. 接下来，使用...

tensor中等同于np.array的用法有什么

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tensor(np.stack(images))，images是一个图像列表

# 创建一个 TensorFlow tensor 从 numpy array tf_stacked_images = tf.convert_to_tensor(stacked_images, dtype=tf.float32) print(tf_stacked_images.shape) # 输出：(n_images, height, width), 其中 n_images ...

FutureWarning: The input object of type 'Tensor' is an array-like implementing one of the corresponding protocols (__array__, __array_interface__ or __array_struct__); but not a sequence (or 0-D). In the future, this object will be coerced as if it was first converted using np.array(obj). To retain the old behaviour, you have to either modify the type 'Tensor', or assign to an empty array created with np.empty(correct_shape, dtype=object). batch = np.array(batch)

在未来的版本中，NumPy 库将会强制要求将 Tensor 对象转换为 NumPy 数组对象时先使用 np.array(obj) 进行转换。为了避免这个警告，你可以遵循警告信息中的建议，使用 np.array(batch) 来将 Tensor 对象转换...

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