NumPyndarrayをPyTorchTensorに、またはその逆に変換するにはどうすればよいですか？

PyTorchテンソルはnumpy.ndarrayのようなものです 。これら2つの違いは、テンソルがGPUを利用して数値計算を高速化することです。 numpy.ndarrayを変換します 関数torch.from_numpy（）を使用してPyTorchテンソルに 。そしてテンソルはnumpy.ndarrayに変換されます .numpy（）を使用する メソッド。

ステップ

• 必要なライブラリをインポートします。ここで、必要なライブラリはトーチと numpy です 。

• numpy.ndarrayを作成します またはPyTorchテンソル。

• numpy.ndarrayを変換します torch.from_numpy（）を使用してPyTorchテンソルに 関数を実行するか、PyTorchテンソルを numpy.ndarrayに変換します .numpy（）を使用する メソッド。

• 最後に、変換されたテンソルまたは numpy.ndarrayを出力します 。

例1

次のPythonプログラムは、 numpy.ndarrayを変換します PyTorchテンソルに。

# import the libraries
import torch
import numpy as np

# Create a numpy.ndarray "a"
a = np.array([[1,2,3],[2,1,3],[2,3,5],[5,6,4]])
print("a:\n", a)

print("Type of a :\n", type(a))
# Convert the numpy.ndarray to tensor
t = torch.from_numpy(a)
print("t:\n", t)
print("Type after conversion:\n", type(t))

出力

上記のコードを実行すると、次の出力が生成されます

a:
[[1 2 3]
[2 1 3]
[2 3 5]
[5 6 4]]
Type of a :
<class 'numpy.ndarray'>
t:
tensor([[1, 2, 3],
         [2, 1, 3],
         [2, 3, 5],
         [5, 6, 4]], dtype=torch.int32)
Type after conversion:
<class 'torch.Tensor'>

例2

次のPythonプログラムは、PyTorchテンソルを numpy.ndarrayに変換します 。

# import the libraries
import torch
import numpy

# Create a tensor "t"
t = torch.Tensor([[1,2,3],[2,1,3],[2,3,5],[5,6,4]])
print("t:\n", t)
print("Type of t :\n", type(t))

# Convert the tensor to numpy.ndarray
a = t.numpy()
print("a:\n", a)
print("Type after conversion:\n", type(a))

出力

上記のコードを実行すると、次の出力が生成されます

t:
tensor([[1., 2., 3.],
         [2., 1., 3.],
         [2., 3., 5.],
         [5., 6., 4.]])
Type of t :
<class 'torch.Tensor'>
a:
[[1. 2. 3.]
[2. 1. 3.]
[2. 3. 5.]
[5. 6. 4.]]
Type after conversion:
<class 'numpy.ndarray'>