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使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺
.numpy()和.from_numpy()负责将tensor和numpy中的数组互相转换，共享共同内存，不共享地址
torch.tensor()复制数据，但不共享地址
#tensor转numpy，共享内存但不共享地址
a=torch.ones(5)
b=a.numpy()
print(a,b)
print(id(a)==id(b))
a+=1
print(a,b)
print(id(a)==id(b))
b+=1
print(a,b)
print(id(a)==id(b))
''' tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) [1. 1. 1. 1. 1.] False tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2. 2.] False tensor([3., 3., 3., 3., 3.]) [3. 3. 3. 3. 3.] False '''
#numpy'转tenor，同样共享内存
import numpy as np
a=np.ones(5)
b=torch.from_numpy(a)
print(a,b)
a+=1
print(a,b)
b+=1
print(a,b)
''' [1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64) [2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64) [3. 3. 3. 3. 3.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64) '''
#torch.tensor复制数据，但是不共享内存
c=torch.tensor(a)
a+=1
print(a,c)
''' [4. 4. 4. 4. 4.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64) '''
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， 请发送邮件至 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/189631.html原文链接：https://javaforall.net
