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为什么要相互转换:

1. 要对tensor进行操作,需要先启动一个Session,否则,我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作,所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组,以及又重新还原为tensor:

2. Torch的Tensor和numpy的array会共享他们的存储空间,修改一个会导致另外的一个也被修改。

学习链接:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book

特别提醒[注意Tensor大小写]

  1. 最重要的区别t.Tensort.tensor:不论输入的类型是什么,t.tensor()都会进行数据拷贝,不会共享内存;t.Tensor()与Numpy共享内存,但当Numpy的数据类型和Tensor的类型不一样的时候,数据会被复制,不会共享内存。
  2. 可使用t.from_numpy()或者t.detach()将Numpy转为Tensor,与原Numpy数据共享内存。

附上实验证明

常规转换:使用t.from_numpy()将Numpy转为Tensor,使用torch.numpy()将Tensor转为Numpy

Pytorch之Tensor和Numpy之间的转换的实现方法

需要注意的情况:使用t.Tensor()进行转换,发现Numpy的数据类型和Tensor的类型一致,因此共享内存

Pytorch之Tensor和Numpy之间的转换的实现方法

需要注意的情况:使用t.Tensor()进行转换,发现Numpy的数据类型和Tensor的类型不一致,因此b与a不共享内存

Pytorch之Tensor和Numpy之间的转换的实现方法

需要注意的情况:使用t.tensor()进行转换,只进行数据拷贝,不会共享内存

Pytorch之Tensor和Numpy之间的转换的实现方法

标签:
Pytorch,Tensor和Numpy转换,Pytorch,Tensor和Numpy

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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%。