浅谈pytorch和Numpy的区别以及相互转换方法


            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 转为 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 转为numpy

tensor2array = torch_data.numpy()

print(tensor2array)

"""

[[0 1 2]

 [3 4 5]]

"""

# 运算符

# abs 、 add 、和numpy类似

data = [[1, 2], [3, 4]]

tensor = torch.FloatTensor(data)    # 转为32位浮点数，torch接受的都是Tensor的形式，所以运算前先转化为Tensor

print(

  '\n numpy', np.matmul(data, data),

  '\n torch', torch.mm(tensor, tensor)    # torch.dot()是点乘

)

'''

 numpy [[ 7 10]

 [15 22]] 

 torch 

 7 10

 15 22

[torch.FloatTensor of size 2x2]

'''



以上这篇浅谈pytorch和Numpy的区别以及相互转换方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持中文源码网。