Python中 list, numpy.array, torch.Tensor 格式相互转化

1.1 list 转 numpy

ndarray = np.array(list)

1.2 numpy 转 list

list = ndarray.tolist()

2.1 list 转 torch.Tensor

tensor=torch.Tensor(list)

2.2 torch.Tensor 转 list

先转numpy,后转list

list = tensor.numpy().tolist()

3.1 torch.Tensor 转 numpy

ndarray = tensor.numpy()

*gpu上的tensor不能直接转为numpy

ndarray = tensor.cpu().numpy()

3.2 numpy 转 torch.Tensor

tensor = torch.from_numpy(ndarray)

原文地址:https://www.cnblogs.com/siyuan1998/p/10792481.html

时间: 2024-10-03 21:18:21

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译者:hijkzzz torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了八种CPU张量类型和八种GPU张量类型: Data type dtype CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.float32 or torch.float torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.float64 or torch.do

Python中的Numpy、SciPy、MatPlotLib安装与配置

Python安装完Numpy,SciPy和MatplotLib后,可以成为非常犀利的科研利器.网上关于这三个库的安装都写得非常不错,但是大部分人遇到的问题并不是如何安装,而是安装好后因为配置不当,在使用时总会出现import xxx error之类的错误.我也是自己摸索了很久才发现如何去正确配置的.下面就详细说下安装和配置的过程. 1.安装Python,这里选择2.7还是3.4都行,不过推荐使用2.7,毕竟现在的教程大部分还是基于2.7的,3.4跟2.7的语法还是略有不同,为了避免语法错误的麻烦

Python中的Numpy包

通过本次学习你可以掌握Numpy Numpy介绍(获取地址) numpy的主要对象是同质多维数组.也就是在一个元素(通常是数字)表中,元素的类型都是相同的. numpy的数组类被成为ndarray.别名为array.numpy.array与标准python库类array.array不一样,标准库类中的那个只能处理一维数组并且功能更少. 例如ndarray为矩阵 关于维数和类型操作:ndarray.ndim                 数组的轴(维度)的数量.ndarray.shape:   

Python中的Numpy入门教程

1.Numpy是什么 很简单,Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数.如果接触过matlab.scilab,那么numpy很好入手. 在以下的代码示例中,总是先导入了numpy: 代码如下: >>> import numpy as np>>> print np.version.version1.6.2 2.多维数

Python中使用numpy创建的array之间的乘法

import numpy as np numpy模块的array相乘时,有两种方式:一是矩阵形式,二是挨个相乘. 需要用矩阵形式相乘时,则要用np.dot()函数. 矩阵与矩阵: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) c = a.copy() a*c 得出的结果是a和c中每个元素依次相乘,为3x3的矩阵 np.dot(a, c) 得到的结果是a和c进行矩阵相乘,为3x3的矩阵 矩阵与向量: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7

Python中使用numpy创建初始化array

import numpy as np np.arange(10, 100, 20, dtype = float) #numpy中的arange与普通的range作用一样,即range(start, stop, step) #arange可以通过dtype来指定创建的数组类型,数组不同与元组和列表,整个数组的类型必须是一样的. np.linspace(start, stop, number) #其中number指定了start到stop之间的个数(包含两端点值) 当然也可以产生随机数来初始化数组.

python中的numpy

开始学习用python实现机器学习的算法,用到了numpy库,好多函数不清楚. google上找到numpy的官网,可以链接到numpy的reference:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ 这里仅记录学习过程中用到的: [转]配置python命令tab键自动补全 1. 下载readline模块 http://newcenturycomputers.net/projects/readline.html 2. install readlinemo

Python中安装numpy,scipy,matplotlib安装方法

这个吧,说简单也简单,说难吧我捣鼓了两天才弄出来,真是头发都急白了.其实只要一个网址就搞定了,嘿嘿 http://www.lfd.uci.edu 这里面有你需要的任何东西,当你运行python import 的时候提示缺什么,你就到这里下载安装就可以了 测试下列语句就可以验证是否安装成功: import matplotlib import numpy import scipy import pyparsing import matplotlib.pyplot as plt 这些都不出错就ok了!

python中时间对象生成及时间格式的转换

1.将字符串的时间转换为时间戳 方法: a = "2013-10-10 23:40:00" 将其转换为时间数组 import time timeArray = time.strptime(a, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") 转换为时间戳: timeStamp = int(time.mktime(timeArray)) timeStamp == 1381419600 2.字符串格式更改 如a = "2013-10-10 23:40:00"