Numpy與Pytorch互轉(zhuǎn)時(shí)需要注意什么問(wèn)題

這篇文章主要為大家展示了“Numpy與Pytorch互轉(zhuǎn)時(shí)需要注意什么問(wèn)題”，內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“Numpy與Pytorch互轉(zhuǎn)時(shí)需要注意什么問(wèn)題”這篇文章吧。

1.1、numpy ——> torch ??

使用 torch.from_numpy() 轉(zhuǎn)換，需要注意，兩者共享內(nèi)存。例子如下：

import torch
import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print('轉(zhuǎn)換后a', a)
print('轉(zhuǎn)換后b', b)

# 顯示

轉(zhuǎn)換后a [2 3 4]
轉(zhuǎn)換后b tensor([2, 3, 4], dtype=torch.int32)

1.2、torch——> numpy ??

使用 .numpy() 轉(zhuǎn)換，同樣，兩者共享內(nèi)存。例子如下：

import torch
import numpy as np

a = torch.zeros((2, 3), dtype=torch.float)
c = a.numpy()
np.add(c, 1, out=c)
print('a:', a)
print('c：', c)

# 結(jié)果

a: tensor([[1., 1., 1.],
           [1., 1., 1.]])
c： [[1. 1. 1.]
  [1. 1. 1.]]

需要注意的是，如果將程序中的 np.add(c, 1, out=c) 改成 c = c + 1 會(huì)發(fā)現(xiàn)兩者貌似不共享內(nèi)存了，其實(shí)不然，原因是后者相當(dāng)于改變了 c 的存儲(chǔ)地址。可以使用 id(c) 發(fā)現(xiàn)c的內(nèi)存位置變了。

補(bǔ)充：pytorch中tensor數(shù)據(jù)和numpy數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中注意的一個(gè)問(wèn)題

在pytorch中，把numpy.array數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到張量tensor數(shù)據(jù)的常用函數(shù)是torch.from_numpy(array)或者torch.Tensor(array)，第一種函數(shù)更常用。

下面通過(guò)代碼看一下區(qū)別：

import numpy as np
import torch

a=np.arange(6,dtype=int).reshape(2,3)
b=torch.from_numpy(a)
c=torch.Tensor(a)

a[0][0]=10
print(a,'
',b,'
',c)
[[10  1  2]
 [ 3  4  5]] 
 tensor([[10,  1,  2],
        [ 3,  4,  5]], dtype=torch.int32) 
 tensor([[0., 1., 2.],
        [3., 4., 5.]])

c[0][0]=10
print(a,'
',b,'
',c)
[[10  1  2]
 [ 3  4  5]] 
 tensor([[10,  1,  2],
        [ 3,  4,  5]], dtype=torch.int32) 
 tensor([[10.,  1.,  2.],
        [ 3.,  4.,  5.]])

print(b.type())
torch.IntTensor
print(c.type())
torch.FloatTensor

可以看出修改數(shù)組a的元素值，張量b的元素值也改變了，但是張量c卻不變。修改張量c的元素值，數(shù)組a和張量b的元素值都不變。

這說(shuō)明torch.from_numpy(array)是做數(shù)組的淺拷貝，torch.Tensor(array)是做數(shù)組的深拷貝。

以上是“Numpy與Pytorch互轉(zhuǎn)時(shí)需要注意什么問(wèn)題”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(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！