Knižnica NumPy štandardne nepodporuje akceleráciu GPU. To znamená, že operácie NumPy sú obmedzené pamäťou a rýchlosťou procesora. Je to nevýhoda pre rozsiahlu analýzu údajov a zložité výpočty. Tenzory PyTorch však používajú GPU na urýchlenie numerických výpočtov. To je nevyhnutné pre aplikácie hlbokého učenia, kde sú údaje obrovské. Používatelia môžu previesť pole NumPy na tenzor PyTorch, aby využili túto funkciu a zvýšili výkon modelov strojového učenia.
Tento blog bude ilustrovať metódy na transformáciu poľa NumPy na tenzor PyTorch.
Ako previesť/transformovať do poľa NumPy do PyTorch Tensor?
Na konverziu/transformáciu poľa NumPy na tenzor PyTorch možno použiť dve metódy:
- Metóda 1: Použitie funkcie „torch.from_numpy()“.
- Metóda 2: Použitie funkcie „torch.tensor()“.
Metóda 1: Konvertujte/transformujte pole NumPy na PyTorch Tensor pomocou funkcie „torch.from_numpy()“
Na transformáciu poľa NumPy na tenzor PyTorch môžu používatelia použiť funkciu „torch.from_numpy()“. Pokyny krok za krokom sú uvedené nižšie:
Krok 1: Importujte potrebné knižnice
Najprv importujte požadované knižnice „pochodeň“ a „numpy“:
importovať pochodeň #import knižnice pochodní
importovať numpy as np #importing knižnica NumPy
Krok 2: Vytvorte pole NumPy
Potom vytvorte jednoduché pole NumPy. Napríklad sme vytvorili nasledujúce pole NumPy a uložili ho do „ num_array ” premenná:
Krok 3: Transformujte Numpy Array na PyTorch Tensor
Teraz použite „ torch.from_numpy() ” na transformáciu vyššie vytvoreného poľa NumPy na tenzor PyTorch a jeho uloženie do premennej. Tu sme použili „ Py_tensor ” premenná na uloženie konvertovaného poľa NumPy:
Py_tensor = fakľa. from_numpy ( num_array )
Krok 4: Tlačový výstup
Nakoniec vytlačte „ Py_tensor “tensor:
Toto previedlo pole NumPy na tenzor PyTorch:
Poznámka : Ak používateľ použije funkciu „torch.from_numpy()“ na transformáciu poľa NumPy na tenzor PyTorch, výsledný tenzor PyTorch bude prepojený s pôvodným poľom Numpy a použije rovnakú pamäť. Preto akékoľvek zmeny vykonané/aplikované na tenzor budú mať tiež vplyv na skutočné pole. Ak sa chcete tomuto správaniu vyhnúť, použite funkciu „torch.tensor()“.
Metóda 2: Prevod/transformácia numPy poľa na PyTorch Tensor pomocou funkcie „torch.tensor()“
Na transformáciu poľa NumPy na tenzor PyTorch môžu používatelia použiť funkciu „torch.tensor()“. Pokyny krok za krokom sú uvedené nižšie:
Krok 1: Importujte knižnice
Najprv importujte potrebné „ fakľa “ a „ numpy “knižnice:
importovať numpy ako np
Krok 2: Vytvorte pole NumPy
Potom vytvorte pole NumPy. Napríklad sme vytvorili nasledujúce pole NumPy a uložili ho do „ num_array ” premenná:
Krok 3: Transformujte pole NumPy na PyTorch Tensor
Potom transformujte pole NumPy na tenzor PyTorch pomocou „ torch.from_numpy() ” a uložte ho do premennej. Tu sme použili „ Py_tensor ” premenná na uloženie konvertovaného poľa NumPy:
Krok 4: Tlačový výstup
Nakoniec vytlačte 'Py_tensor' tenzor:
Tým sa pole NumPy premenilo na tenzor PyTorch:
Poznámka : K nášmu Zápisníku Google Colab môžete pristupovať tu odkaz .
Účinne sme vysvetlili metódy transformácie poľa NumPy na tenzor PyTorch.
Záver
Ak chcete konvertovať/transformovať pole NumPy na tenzor PyTorch, najprv importujte potrebné knižnice. Potom vytvorte jednoduché pole NumPy a uložte ho do konkrétnej premennej. Potom použite „ torch.from_numpy() “ alebo „ pochodeň.tensor() ” na transformáciu poľa NumPy na tenzor PyTorch a jeho vytlačenie. Tento blog ilustroval dve metódy na konverziu/transformáciu poľa NumPy na tenzor PyTorch.