Numpy，Tensor，CPU，GPU对象之间的相互转换

亦凉 2024-05-24 05:45 57阅读 0赞

### 1、导入需要的模块 ###

import torch
    import numpy as np
    from torch.autograd import Variable

### 2、tensor间的转换 ###

a = torch.ones(2,3) # 新建全为1的tensor
    print("a:",a)
    float_a = a.data.float() # 转为FloatTensor
    print("float_a:",float_a)
    int_a = a.type(torch.IntTensor) # 使用type()函数转为指定类型的tensor
    print("int_a:",int_a)
    
    # b为DoubleTensor
    b = torch.eye(2,3).data.double()
    print("b:",b)
    # 不知转换为什么类型时，可将其转换为已知某个数据的类型
    a_ = a.type_as(b)
    print("a_类型：",a_.type())
    print("a_:",a_)

a: tensor([[ 1.,  1.,  1.],
            [ 1.,  1.,  1.]])
    float_a: tensor([[ 1.,  1.,  1.],
            [ 1.,  1.,  1.]])
    int_a: tensor([[ 1,  1,  1],
            [ 1,  1,  1]], dtype=torch.int32)
    b: tensor([[ 1.,  0.,  0.],
            [ 0.,  1.,  0.]], dtype=torch.float64)
    a_类型： torch.DoubleTensor
    a_: tensor([[ 1.,  1.,  1.],
            [ 1.,  1.,  1.]], dtype=torch.float64)

### 3、CPU <-> GPU ###

没有GPU，贫穷限制了我的操作

print("GPU可用数目：",torch.cuda.device_count())
    # CPU张量->GPU
    var = torch.Tensor(2,3)
    if torch.cuda.is_available():
        var = var.cuda()
    print("var:",var)
    # GPU张量->CPU
    # 直接从cuda中获取数据,会出错
    #var = var.cuda().data.numpy()
    var = var.cuda().data.cpu().numpy()

GPU可用数目： 0

### 4、tensor <-> numpy ###

# tensor和numpy对象共享内存，之间转换很快
    # numpy->tensor
    a = np.ones((2,3))
    a_tensor = torch.from_numpy(a)
    print("a:",a)
    print("a_tensor:",a_tensor)
    
    # tensor->numpy
    b = a_tensor.numpy()
    print("b:",b)

a: [[1. 1. 1.]
     [1. 1. 1.]]
    a_tensor: tensor([[ 1.,  1.,  1.],
            [ 1.,  1.,  1.]], dtype=torch.float64)
    b: [[1. 1. 1.]
     [1. 1. 1.]]

### 5、Variable ###

# Variable简单封装了tensor,并支持几乎所有Tensor
    var_tensor = Variable(torch.Tensor(2,3))
    print("var_tensor:",var_tensor)
    # Variable<->numpy之间的转换
    var_numpy = var_tensor.data.numpy()
    var_to_tensor = Variable(torch.from_numpy(var_numpy))
    print("var_numpy:",var_numpy)
    print("var_to_tensor:",var_to_tensor)

var_tensor: tensor(1.00000e-39 *
           [[ 0.0000,  0.0000,  0.0000],
            [ 0.0000,  9.4592,  0.0000]])
    var_numpy: [[4.203895e-45 0.000000e+00 1.401298e-45]
     [0.000000e+00 9.459202e-39 0.000000e+00]]
    var_to_tensor: tensor(1.00000e-39 *
           [[ 0.0000,  0.0000,  0.0000],
            [ 0.0000,  9.4592,  0.0000]])

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