淺談pytorch和Numpy的區(qū)別以及相互轉(zhuǎn)換方法-創(chuàng)新互聯(lián)

如下所示:

發(fā)展壯大離不開廣大客戶長期以來的信賴與支持,我們將始終秉承“誠信為本、服務(wù)至上”的服務(wù)理念,堅持“二合一”的優(yōu)良服務(wù)模式,真誠服務(wù)每家企業(yè),認真做好每個細節(jié),不斷完善自我,成就企業(yè),實現(xiàn)共贏。行業(yè)涉及辦公窗簾等,在成都網(wǎng)站建設(shè)公司、成都全網(wǎng)營銷推廣、WAP手機網(wǎng)站、VI設(shè)計、軟件開發(fā)等項目上具有豐富的設(shè)計經(jīng)驗。
# -*- 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 轉(zhuǎn)為 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 轉(zhuǎn)為numpy
tensor2array = torch_data.numpy()
print(tensor2array)
"""
[[0 1 2]
 [3 4 5]]
"""
# 運算符
# abs 、 add 、和numpy類似
data = [[1, 2], [3, 4]]
tensor = torch.FloatTensor(data)    # 轉(zhuǎn)為32位浮點數(shù),torch接受的都是Tensor的形式,所以運算前先轉(zhuǎn)化為Tensor
print(
  '\n numpy', np.matmul(data, data),
  '\n torch', torch.mm(tensor, tensor)    # torch.dot()是點乘
)
'''
 numpy [[ 7 10]
 [15 22]] 
 torch 
 7 10
 15 22
[torch.FloatTensor of size 2x2]
'''

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn,海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步,三天無理由+7*72小時售后在線,公司持有idc許可證,提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機、免備案服務(wù)器”等云主機租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案,具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務(wù)可用性高、性價比高”等特點與優(yōu)勢,專為企業(yè)上云打造定制,能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場景需求。

文章題目:淺談pytorch和Numpy的區(qū)別以及相互轉(zhuǎn)換方法-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁地址:http://muchs.cn/article30/ejopo.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián),為您提供網(wǎng)站收錄、App設(shè)計手機網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站策劃、網(wǎng)站制作、企業(yè)網(wǎng)站制作

廣告

聲明:本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主,如果涉及侵權(quán)請盡快告知,我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場,如需處理請聯(lián)系客服。電話:028-86922220;郵箱:631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載,或轉(zhuǎn)載時需注明來源: 創(chuàng)新互聯(lián)

綿陽服務(wù)器托管