PyTorch是由Facebook开发的开源机器学习库。它用于深度神经网络和自然语言处理。
函数torch.from_numpy()
提供支持将numpy数组转换为PyTorch中的张量。它期望输入为numpy数组(numpy.ndarray)。输出类型为张量。返回的张量和ndarray共享相同的内存。返回的张量不可调整大小。
当前它接受具有numpy.float64,numpy.float32,numpy.float16,numpy.int64,numpy.int32,numpy.int16,numpy.int8,numpy.uint8和numpy.bool的dtypes的ndarray。
用法:torch.sinh(ndarray)
参数:
ndarray:输入Numpy数组(numpy.ndarray)
返回类型:与x具有相同类型的张量。
代码1:
# Importing the PyTorch library
import torch
import numpy
# A numpy array of size 6
a = numpy.array([1.0, -0.5, 3.4, -2.1, 0.0, -6.5])
print(a)
# Applying the from_numpy function and
# storing the resulting tensor in 't'
t = torch.from_numpy(a)
print(t)
输出:
[ 1. -0.5 3.4 -2.1 0. -6.5] tensor([ 1.0000, -0.5000, 3.4000, -2.1000, 0.0000, -6.5000], dtype=torch.float64)
对张量的修改将反映在ndarray中,反之亦然。
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注:本文由纯净天空筛选整理自sanskar27jain大神的英文原创作品 Python PyTorch from_numpy()。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。