as_tensor

Pytorch .numpy(), .item(), .detach(), .cpu(), .cuda(), .tensor(), .as_tensor(), Tensor(), .clone(),

Pytorch中有以下这么多命令涉及到tensor和numpy之间的转化：.numpy(),.item(),.detach(),.cpu(),.cuda(),.tensor(),.as_tensor()
Ordgod_new·2023-12-03 13:19

python、pytorch中的常见的浅拷贝、深拷贝问题总结

中的浅拷贝，深拷贝1.赋值操作原理2.copy()3.deepcopy()二、pytorch中的深拷贝、浅拷贝1.inplace=True2..Tensor、.tensor、.from_numpy、.as_tensor
新嬉皮士·2023-08-20 09:35

PIL转tensor 以及 Torch.new()方法使用记录 to_Tensor（）和as_Tensor()的区别

fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimg_b=Image.new("RGB",(32,32))plt.imshow(img_b)plt.show()PIL转tensor方法：先转numpy，再用torch.from_numpy（）；img_b_tensor=torch.from_numpy(np.asarray(img_b))img_b_t
ODIMAYA·2022-11-25 19:47

Pytorch张量的主要方法之间的区别（Tensor、tensor、from_numpy、as_tensor）

Pytorch张量是torch.tensorPytorch类的实例一个张量的抽象概念和一个Pytorch张量的区别在于Pytorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以使用和编码它。如上图，使用了四个不同的方法构造张量，并检查了他们的dtype。t1与t2的唯一区别在于方法名中t的大小写，大写字母T（Tensor）是类构造函数，第二种小写是工厂函数。torch.as_tensor和torch.fr
乐亦亦乐·2020-09-13 02:49
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他