浅谈pytorch和Numpy的区别以及相互转换方法

如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-# @Time  : 2018/1/17 16:37# @Author : Zhiwei Zhong# @Site  : # @File  : Numpy_Pytorch.py# @Software: PyCharmimport torchimport numpy as npnp_data = np.arange(6).reshape((2, 3))# numpy 转为 pytorch格式torch_data = torch.from_numpy(np_data)print(  '/n numpy', np_data,  '/n torch', torch_data,)''' numpy [[0 1 2] [3 4 5]]  torch  0 1 2 3 4 5[torch.LongTensor of size 2x3]'''# torch 转为numpytensor2array = torch_data.numpy()print(tensor2array)"""[[0 1 2] [3 4 5]]"""# 运算符# abs 、 add 、和numpy类似data = [[1, 2], [3, 4]]tensor = torch.FloatTensor(data)    # 转为32位浮点数，torch接受的都是Tensor的形式，所以运算前先转化为Tensorprint(  '/n numpy', np.matmul(data, data),  '/n torch', torch.mm(tensor, tensor)    # torch.dot()是点乘)''' numpy [[ 7 10] [15 22]]  torch  7 10 15 22[torch.FloatTensor of size 2x2]'''

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