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小編給大家分享一下Pytorch中如何實(shí)現(xiàn)variable, tensor與numpy相互轉(zhuǎn)化，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
1.加載需要用到的模塊
import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg
2.顯示圖片與圖片中的一部分區(qū)域
test_img = mpimg.imread('example1.jpg')
i_x = 20
i_y = 85
sub_img = test_img[i_y:i_y + 100,i_x:i_x + 100,:] #numpy類型
3.將numpy矩陣轉(zhuǎn)換為Tensor張量
sub_ts = torch.from_numpy(sub_img) #sub_img為numpy類型
4.將Tensor張量轉(zhuǎn)化為numpy矩陣
sub_np1 = sub_ts.numpy() #sub_ts為tensor張量
5.將numpy轉(zhuǎn)換為Variable
sub_va = Variable(torch.from_numpy(sub_img))
6.將Variable張量轉(zhuǎn)化為numpy
sub_np2 = sub_va.data.numpy()
以上是“Pytorch中如何實(shí)現(xiàn)variable, tensor與numpy相互轉(zhuǎn)化”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！
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