如下所示：
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/17 16:37 # @Author : Zhiwei Zhong # @Site : # @File : Numpy_Pytorch.py # @Software: PyCharm import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) # numpy 轉為 pytorch格式 torch_data = torch.from_numpy(np_data) print( '\n numpy', np_data, '\n torch', torch_data, ) ''' numpy [[0 1 2] [3 4 5]] torch 0 1 2 3 4 5 [torch.LongTensor of size 2x3] ''' # torch 轉為numpy tensor2array = torch_data.numpy() print(tensor2array) """ [[0 1 2] [3 4 5]] """ # 運算符 # abs 、 add 、和numpy類似 data = [[1, 2], [3, 4]] tensor = torch.FloatTensor(data) # 轉為32位浮點數，torch接受的都是Tensor的形式，所以運算前先轉化為Tensor print( '\n numpy', np.matmul(data, data), '\n torch', torch.mm(tensor, tensor) # torch.dot()是點乘 ) ''' numpy [[ 7 10] [15 22]] torch 7 10 15 22 [torch.FloatTensor of size 2x2] '''
以上這篇淺談pytorch和Numpy的區別以及相互轉換方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
