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详解pytorch tensor和ndarray转换相关总结
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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在使用pytorch的时候，经常会涉及到两种数据格式tensor和ndarray之间的转换，这里总结一下两种格式的转换：

1. tensor cpu 和tensor gpu之间的转化：

tensor cpu 转为tensor gpu：
tensor_gpu = tensor_cpu.cuda()

> tensor_cpu = torch.ones((2,2))
tensor([[1., 1.],
    [1., 1.]])
> tensor_gpu = tensor_cpu.cuda()
tensor([[1., 1.],
    [1., 1.]], device='cuda:0')

tensor gpu 转为tensor cpu：
tensor_cpu = tensor_gpu.cuda()

> tensor_gpu.cpu()
tensor([[1., 1.],
    [1., 1.]])

2. tensor cpu 和 ndarray 之间的转化：

tensor cpu 转为 ndarray：

> np_array= tensor_cpu.numpy()
array([[1., 1.],
    [1., 1.]], dtype=float32)

ndarray 转为 tensor cpu：
注：ndarray的默认精度为64位，Tensor的默认精度位32位，所以通过Tensor直接转换的话，精度会转换到32位，若通过from_numpy的方式，则会保留原来64位精度

> torch.from_numpy(np.ones((2,2)))
tensor([[1., 1.],
    [1., 1.]], dtype=torch.float64)
> torch.Tensor(np.ones((2,2)))
tensor([[1., 1.],
    [1., 1.]])

3. tensor cpu 和 scalar 之间的转化：

如果只是训练了一个简单的分类网络，对单个样本的输出会是一个标量（scalar）

>torch.ones((1,1)).item()
1.0

通过一张图说明三者的转化方式：

详解pytorch tensor和ndarray转换相关总结

标签：
pytorch,tensor,ndarray转换,pytorch,tensor,ndarray
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/2

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

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%。

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