Kako pretvoriti NumPy Array v PyTorch Tensor?

Knjižnica NumPy privzeto ne podpira pospeševanja GPE. To pomeni, da so operacije NumPy omejene s pomnilnikom in hitrostjo procesorja. To je pomanjkljivost pri obsežni analizi podatkov in zapletenih izračunih. Vendar pa tenzorji PyTorch uporabljajo GPU za pospešitev numeričnih izračunov. To je bistveno za aplikacije globokega učenja, kjer je podatkov ogromno. Uporabniki lahko pretvorijo matriko NumPy v tenzor PyTorch, da izkoristijo to funkcijo in izboljšajo zmogljivost modelov strojnega učenja.

Ta blog bo ponazoril metode za pretvorbo matrike NumPy v tenzor PyTorch.

Kako pretvoriti/pretvoriti v NumPy Array v PyTorch Tensor?

Za pretvorbo/pretvorbo matrike NumPy v tenzor PyTorch lahko uporabite dve metodi:

• 1. način: Uporaba funkcije “torch.from_numpy()”.
• 2. način: uporaba funkcije “torch.tensor()”.

1. način: Pretvorite/pretvorite matriko NumPy v tenzor PyTorch z uporabo funkcije »torch.from_numpy()«

Za pretvorbo matrike NumPy v tenzor PyTorch lahko uporabniki uporabijo funkcijo »torch.from_numpy()«. Spodaj so navedena navodila po korakih:

1. korak: uvozite potrebne knjižnice
Najprej uvozite želeni knjižnici »torch« in »numpy«:

2. korak: Naredite matriko NumPy
Nato ustvarite preprosto matriko NumPy. Na primer, ustvarili smo naslednjo matriko NumPy in jo shranili v ' števil_matrika ” spremenljivka:

3. korak: Pretvorite matriko Numpy v tenzor PyTorch
Zdaj uporabite » torch.from_numpy() ” za pretvorbo zgoraj ustvarjene matrike NumPy v tenzor PyTorch in njeno shranjevanje v spremenljivko. Tukaj smo uporabili ' Py_tenzor ” za shranjevanje pretvorjene matrike NumPy:

4. korak: Natisnite izpis
Končno natisnite ' Py_tenzor ” tenzor:

To je pretvorilo polje NumPy v tenzor PyTorch:

Opomba : Če uporabnik uporabi funkcijo »torch.from_numpy()« za pretvorbo matrike NumPy v tenzor PyTorch, bo dobljeni tenzor PyTorch povezan z izvirno matriko Numpy in bo uporabljal isti pomnilnik. Zato bodo vse spremembe, narejene/uporabljene za tenzor, prav tako vplivale na dejansko matriko. Če se želite izogniti temu vedenju, uporabite funkcijo »torch.tensor()«.

2. način: Pretvorite/pretvorite matriko NumPy v tenzor PyTorch z uporabo funkcije »torch.tensor()«

Za pretvorbo matrike NumPy v tenzor PyTorch lahko uporabniki uporabijo funkcijo »torch.tensor()«. Spodaj so navedena navodila po korakih:

1. korak: uvozite knjižnice
Najprej uvozite potrebno ' svetilka « in » numpy ” knjižnice:

2. korak: Naredite matriko NumPy
Po tem ustvarite matriko NumPy. Na primer, ustvarili smo naslednjo matriko NumPy in jo shranili v ' števil_matrika ” spremenljivka:

3. korak: Pretvorite matriko NumPy v tenzor PyTorch
Nato preoblikujte matriko NumPy v tenzor PyTorch prek ' torch.from_numpy() ” in jo shranite v spremenljivko. Tukaj smo uporabili ' Py_tenzor ” za shranjevanje pretvorjene matrike NumPy:

4. korak: Natisnite izpis
Na koncu natisnite 'Py_tenzor' tenzor:

S tem je bilo polje NumPy pretvorjeno v tenzor PyTorch:

Opomba : Do našega zvezka Google Colab lahko dostopate tukaj povezava .

Učinkovito smo razložili metode preoblikovanja matrike NumPy v tenzor PyTorch.

Zaključek

Če želite pretvoriti/transformirati matriko NumPy v tenzor PyTorch, najprej uvozite potrebne knjižnice. Nato ustvarite preprosto matriko NumPy in jo shranite v določeno spremenljivko. Po tem uporabite » torch.from_numpy() « ali » torch.tensor() ” za preoblikovanje polja NumPy v tenzor PyTorch in njegovo tiskanje. Ta blog je ponazoril dve metodi za pretvorbo/pretvorbo matrike NumPy v tenzor PyTorch.