大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。
Jetbrains全系列IDE稳定放心使用
为什么要相互转换：
简单一句话, numpy操作多样, 简单. 但网络前向只能是tensor类型, 各有优势, 所以需要相互转换补充.
# convert Tensor x of torch to array y of numpy:
y = x.numpy();
# convert array x of numpy to Tensor y of torch:
y = torch.from_numpy(x)
# 先将数据转换成Tensor, 再使用CUDA函数来将Tensor移动到GPU上加速如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时，需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy格式。
x_np = x.data.numpy()
# 改为：
x_np = x.data.cpu().numpy()
# 或者兼容上面两者的方式
x_np = x.detach().cpu().numpy() if x.requires_grad else x.cpu().numpy()参考1：https://blog.csdn.net/ljs_a/article/details/78758116
参考2：https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/54627597
参考3：https://blog.csdn.net/weixin_39449466/article/details/80410314
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请联系我们举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/180419.html原文链接：https://javaforall.net
