Pytoch学習ノート(2)---Numpy橋

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Pytoch学習ノート

Numpy橋-TensorとnumpyのArayの相互変換はnumpyを勉強したことがある仲間にとって、この転換はやはりよく分かります.習ったことがないなら、これをつなげて勉強できます.［http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html」注意したいのは、TorchのTensorとnumpyのarrayが彼らの記憶空間を共有し、一つを修正すると他の一つも修正されます.

はnumpyのArayをtochのTensor

に変換する.

>>> import torch
>>> a=torch.ones(5)
>>> b=a.numpy()
>>> a

 1
 1
 1
 1
 1
[torch.FloatTensor of size 5]

>>> b
array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.], dtype=float32)
#    ，    torch     '.numpy()'  。

は、tochのTensorをnumpyのAray

に変換する.

>>> import numpy as np 
>>> a=np.ones(5)
>>> b=torch.from_numpy(a)
>>> a
array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.])
>>> b

 1
 1
 1
 1
 1
[torch.DoubleTensor of size 5]

GPU加速計算はまず見てみてください.cudaは計算を加速して、神経ネットのようにネット訓練をします.データ量が大きいと、cudaがあるともっと速くなります.

>>>torch.cuda.is_available()  #      cuda  
   True  ，     cuda 。

  CUDA    Tensor   GPU ， CUDA      GPU   
if torch.cuda.is_available():
    x = x.cuda()
    y = y.cuda()
    x + y

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