Python PyTorch from_numpy()用法及代码示例

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)

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。