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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

import torch
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

2.显示图片与图片中的一部分区域

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

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

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()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Pytorch,variable,tensor,numpy

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。