译（五十）-Pytorch转换Tensor至numpy数组

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Pytorch tensor 转为 numpy array

• DukeLover asked:

  • 对于一个大小为 torch.Size([4, 3, 966, 1296]) 的 pytorch Tensor ，
  • 我想用下面的代码把它转成 numpy 数组：
  • imgs = imgs.numpy()[:, ::-1, :, :]
  • 可以解释一下这句代码吗？

• Answers:

  • azizbro - vote: 86

  • 我觉得你还得加上 detach()。我在利用CUDA和GPU进行计算的Colab上用下面的代码来实现张量和numpy数组的转换：

  • # this is just my embedding matrix which is a Torch tensor object
    embedding = learn.model.u_weight
    #
    embedding_list = list(range(0, 64382))
    #
    input = torch.cuda.LongTensor(embedding_list)
    tensor_array = embedding(input)
    # the output of the line below is a numpy array
    tensor_array.cpu().detach().numpy()

  • Scott - vote: 29

  • 试试这个：

  • np_arr = torch_tensor.cpu().detach().numpy()

  • Maaz Bin Musa - vote: 24

  • 因为这个张量里有四个维度。

  • [:, ::-1, :, :] 

  • : 表示第一、第三、第四维度在转换时保持不变。

  • ::-1 表示第二维度需要翻转。

Pytorch tensor to numpy array

• DukeLover asked:

  • I have a pytorch Tensor of size torch.Size([4, 3, 966, 1296])
    对于一个大小为 torch.Size([4, 3, 966, 1296]) 的 pytorch Tensor ，
  • I want to convert it to numpy array using the following code:
    我想用下面的代码把它转成 numpy 数组：
  • imgs = imgs.numpy()[:, ::-1, :, :]
  • Can anyone please explain what this code is doing ?
    可以解释一下这句代码吗？

• Answers:

  • azizbro - vote: 86

  • I believe you also have to use .detach(). I had to convert my Tensor to a numpy array on Colab which uses CUDA and GPU. I did it like the following:
    我觉得你还得加上 detach()。我在利用CUDA和GPU进行计算的Colab上用下面的代码来实现张量和numpy数组的转换：

  • # this is just my embedding matrix which is a Torch tensor object
    embedding = learn.model.u_weight
    #
    embedding_list = list(range(0, 64382))
    #
    input = torch.cuda.LongTensor(embedding_list)
    tensor_array = embedding(input)
    # the output of the line below is a numpy array
    tensor_array.cpu().detach().numpy()

  • Scott - vote: 29

  • This worked for me:
    试试这个：

  • np_arr = torch_tensor.cpu().detach().numpy()

  • Maaz Bin Musa - vote: 24

  • There are 4 dimensions of the tensor you want to convert.
    因为这个张量里有四个维度。

  • [:, ::-1, :, :] 

  • : means that the first dimension should be copied as it is and converted, same goes for the third and fourth dimension.
    : 表示第一、第三、第四维度在转换时保持不变。

  • ::-1 means that for the second axes it reverses the the axes
    ::-1 表示第二维度需要翻转。