Pytorch中的variable, tensor与numpy相互转化的方法

川长思鸟来 2023-10-05 08:12 14阅读 0赞

来源:[https://blog.csdn.net/pengge0433/article/details/79459679][https_blog.csdn.net_pengge0433_article_details_79459679]

在使用pytorch作为深度学习的框架时，经常会遇到变量variable、张量tensor与矩阵numpy的类型的相互转化的问题，本章结合这实际图像对此转化方法进行实现。

1.加载需要用到的模块

1.  `import torch`
2.  `from torch.autograd import Variable`
3.  `import matplotlib.pyplot as plt`
4.  `import matplotlib.image as mpimg`

2.显示图片与图片中的一部分区域

1.  `test_img = mpimg.imread('example1.jpg')`
2.  `i_x = 20`
3.  `i_y = 85`
4.  `sub_img = test_img[i_y:i_y + 100,i_x:i_x + 100,:] #numpy类型`

![20180306165028477][]

3.*将**numpy**矩阵转换为**Tensor**张量*

sub_ts = torch.from_numpy(sub_img)   #sub_img为numpy类型

4.*将**Tensor**张量转化为**numpy**矩阵*

sub_np1 = sub_ts.numpy()             #sub_ts为tensor张量

5.*将**numpy**转换为**Variable*

sub_va = Variable(torch.from_numpy(sub_img))

6.*将**Variable**张量转化为**numpy*

sub_np2 = sub_va.data.numpy()

[https_blog.csdn.net_pengge0433_article_details_79459679]: https://blog.csdn.net/pengge0433/article/details/79459679
[20180306165028477]: https://img-blog.csdn.net/20180306165028477

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