Pytorch中的variable, tensor与numpy相互转化的方法

来源:https://blog.csdn.net/pengge0433/article/details/79459679

在使用pytorch作为深度学习的框架时，经常会遇到变量variable、张量tensor与矩阵numpy的类型的相互转化的问题，本章结合这实际图像对此转化方法进行实现。

1.加载需要用到的模块

 

import torch

from torch.autograd import Variable

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.image as mpimg

2.显示图片与图片中的一部分区域

 

test_img = mpimg.imread('example1.jpg')

i_x = 20

i_y = 85

sub_img = test_img[i_y:i_y + 100,i_x:i_x + 100,:] #numpy类型

3.将numpy矩阵转换为Tensor张量

sub_ts = torch.from_numpy(sub_img) #sub_img为numpy类型

4.将Tensor张量转化为numpy矩阵

sub_np1 = sub_ts.numpy() #sub_ts为tensor张量

5.将numpy转换为Variable

sub_va = Variable(torch.from_numpy(sub_img))

6.将Variable张量转化为numpy

sub_np2 = sub_va.data.numpy()

总结

以上是生活随笔为你收集整理的Pytorch中的variable, tensor与numpy相互转化的方法的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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