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pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的转换
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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1, 创建pytorch 的Tensor张量：

torch.rand((3,224,224)) #创建随机值的三维张量，大小为（3,224,224）
 
torch.Tensor([3,2]) #创建张量，[3,2]

2, cpu上的tensor和GPU即pytorch创建的tensor的相互转化

b = a.cpu() # GPU → CPU
 
a = b.cuda() #CPU → GPU

3, tensor和numpy的转化

b = a.numpy() # tensor转化为 numpy数组
 
a = b.from_numpy() # numpy数组转化为tensor

4, torch的GPU tensor保存为图片

import scipy.misc
 
scipy.misc.imsave(‘pic_name',img) #img为二维张量，比如（224,224），保存为黑白图

5, 堆叠矩阵，形成彩色图片

img = np.stack((ia,b,c),dim) #堆叠矩阵a,b,c 可用于三通道图像的保存 dim表示要增加的维度，
#比如a,b,c均为（224,224）大小的矩阵，那么令dim=-1，则 img的维度为（224,224,3)

6, 从numpy数组保存图片

from PIL import Image
 
im = Image.fromarray(A)
 
im.save("your_file.jpeg")

7, 读取图片为矩阵:

import matplotlib.image
im = matplotlib.image.imread('0_0.jpg')

8, 保存矩阵为图片:

import numpy as np
import scipy.misc
 
x = np.random.random((600,800,3))
scipy.misc.imsave('meelo.jpg', x)

以上这篇pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的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。

标签：
pytorch,tensor,图片,CPU,GPU,数组
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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