浅谈pytorch和Numpy的区别以及相互转换方法_Python

浅谈pytorch和Numpy的区别以及相互转换方法

2021-03-22 00:43qq_34535410 Python

今天小编就为大家分享一篇浅谈pytorch和Numpy的区别以及相互转换方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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]

									'''