pytorchでtensorデータとnumpyデータ変換で注意する問題

転載先:(pytorchでtensorデータとnumpyデータ変換で注意した問題)[https://blog.csdn.net/nihate/article/details/82791277]pytorchでnumpyをarrayデータをテンソルtensorデータに変換する一般的な関数はtorchである.from_义齿Tensor(array)は、最初の関数が一般的です.コードで違いを見てみましょう.

import numpy as np
import torch

a=np.arange(6,dtype=int).reshape(2,3)
b=torch.from_numpy(a)
c=torch.Tensor(a)

a[0][0]=10
print(a,'
',b,'
',c)
[[10  1  2]
 [ 3  4  5]] 
 tensor([[10,  1,  2],
        [ 3,  4,  5]], dtype=torch.int32) 
 tensor([[0., 1., 2.],
        [3., 4., 5.]])

c[0][0]=10
print(a,'
',b,'
',c)
[[10  1  2]
 [ 3  4  5]] 
 tensor([[10,  1,  2],
        [ 3,  4,  5]], dtype=torch.int32) 
 tensor([[10.,  1.,  2.],
        [ 3.,  4.,  5.]])

print(b.type())
torch.IntTensor
print(c.type())
torch.FloatTensor

配列aの要素値を修正し,テンソルbの要素値も変化したが,テンソルcは変化しないことがわかる.テンソルcの要素値を変更すると、配列aとテンソルbの要素値は変更されません.これはfrom_numpy(array)は配列の浅いコピーをします.Tensor(array)は配列の深いコピーをします.
転載先:https://www.cnblogs.com/xym4869/p/11302160.html