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看代码,tensor转numpy:
a = torch.ones(2,2) b = a.numpy() c=np.array(a) #也可以转numpy数组 print(type(a)) print(type(b)) print(a) print(b)
输出为:
<class ‘torch.Tensor'> <class ‘numpy.ndarray'> tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) [[1. 1.] [1. 1.]]
numpy转tensor:
import torch import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.from_numpy(a) c=torch.Tensor(a) #也可以转pytorch Tensor print(type(a)) print(type(b)) print(a) print(b)
输出为:
<class ‘numpy.ndarray'> <class ‘torch.Tensor'> [1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)
可见pytorch的tensor对象与numpy数组是可以相互转换的,且numpy数组的默认类型是double
以上这篇pytorch 实现tensor与numpy数组转换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。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。