解决Numpy与Pytorch彼此转换时的坑-6ren

解决Numpy与Pytorch彼此转换时的坑

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09

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前言

最近使用 Numpy包与Pytorch写神经网络时，经常需要两者彼此转换，故用此笔记记录码代码时踩（菜）过的坑，网上有人说:

Pytorch 又被称为 GPU 版的 Numpy，二者的许多功能都有良好的一一对应.

但在使用时还是得多多注意，一个不留神就陷入到了一根烟一杯酒，一个Bug找一宿的地步.

1.1、numpy ——> torch

使用 torch.from_numpy() 转换，需要注意，两者共享内存。例子如下:

 
    ? 
   
         import 
         torch 
        
         import 
         numpy as np 
        
         a  
         = 
         np.array([ 
         1 
         , 
         2 
         , 
         3 
         ]) 
        
         b  
         = 
         torch.from_numpy(a) 
        
         np.add(a,  
         1 
         , out 
         = 
         a) 
        
         print 
         ( 
         '转换后a' 
         , a) 
        
         print 
         ( 
         '转换后b' 
         , b) 
        
         # 显示 
        
         转换后a [ 
         2 
         3 
         4 
         ] 
        
         转换后b tensor([ 
         2 
         ,  
         3 
         ,  
         4 
         ], dtype 
         = 
         torch.int32)

1.2、torch——> numpy

使用 .numpy() 转换，同样，两者共享内存。例子如下:

 
    ? 
   
         import 
         torch 
        
         import 
         numpy as np 
        
         a  
         = 
         torch.zeros(( 
         2 
         ,  
         3 
         ), dtype 
         = 
         torch. 
         float 
         ) 
        
         c  
         = 
         a.numpy() 
        
         np.add(c,  
         1 
         , out 
         = 
         c) 
        
         print 
         ( 
         'a:' 
         , a) 
        
         print 
         ( 
         'c：' 
         , c) 
        
         # 结果 
        
         a: tensor([[ 
         1. 
         ,  
         1. 
         ,  
         1. 
         ], 
        
         [ 
         1. 
         ,  
         1. 
         ,  
         1. 
         ]]) 
        
         c： [[ 
         1. 
         1. 
         1. 
         ] 
        
         [ 
         1. 
         1. 
         1. 
         ]]

需要注意的是，如果将程序中的 np.add(c, 1, out=c) 改成 c = c + 1 会发现两者貌似不共享内存了，其实不然，原因是后者相当于改变了 c 的存储地址。可以使用 id(c) 发现c的内存位置变了.

补充：pytorch中tensor数据和numpy数据转换中注意的一个问题。

在pytorch中，把numpy.array数据转换到张量tensor数据的常用函数是torch.from_numpy(array)或者torch.Tensor(array)，第一种函数更常用.

下面通过代码看一下区别：

 
    ? 
   
 
     
       
       
         import 
         numpy as np 
        
 
         import 
         torch 
        

            
        
 
         a 
         = 
         np.arange( 
         6 
         ,dtype 
         = 
         int 
         ).reshape( 
         2 
         , 
         3 
         ) 
        
 
         b 
         = 
         torch.from_numpy(a) 
        
 
         c 
         = 
         torch.Tensor(a) 
        

            
        
 
         a[ 
         0 
         ][ 
         0 
         ] 
         = 
         10 
        
 
         print 
         (a, 
         '\n' 
         ,b, 
         '\n' 
         ,c) 
        
 
         [[ 
         10  
         1  
         2 
         ] 
        
 
           
         [  
         3  
         4  
         5 
         ]]  
        
 
           
         tensor([[ 
         10 
         ,   
         1 
         ,   
         2 
         ], 
        
 
                  
         [  
         3 
         ,   
         4 
         ,   
         5 
         ]], dtype 
         = 
         torch.int32)  
        
 
           
         tensor([[ 
         0. 
         ,  
         1. 
         ,  
         2. 
         ], 
        
 
                  
         [ 
         3. 
         ,  
         4. 
         ,  
         5. 
         ]]) 
        

            
        
 
         c[ 
         0 
         ][ 
         0 
         ] 
         = 
         10 
        
 
         print 
         (a, 
         '\n' 
         ,b, 
         '\n' 
         ,c) 
        
 
         [[ 
         10  
         1  
         2 
         ] 
        
 
           
         [  
         3  
         4  
         5 
         ]]  
        
 
           
         tensor([[ 
         10 
         ,   
         1 
         ,   
         2 
         ], 
        
 
                  
         [  
         3 
         ,   
         4 
         ,   
         5 
         ]], dtype 
         = 
         torch.int32)  
        
 
           
         tensor([[ 
         10. 
         ,   
         1. 
         ,   
         2. 
         ], 
        
 
                  
         [  
         3. 
         ,   
         4. 
         ,   
         5. 
         ]]) 
        

            
        
 
         print 
         (b. 
         type 
         ()) 
        
 
         torch.IntTensor 
        
 
         print 
         (c. 
         type 
         ()) 
        
 
         torch.FloatTensor 
        
 
     
 
   

可以看出修改数组a的元素值，张量b的元素值也改变了，但是张量c却不变。修改张量c的元素值，数组a和张量b的元素值都不变.

这说明torch.from_numpy(array)是做数组的浅拷贝，torch.Tensor(array)是做数组的深拷贝.

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://blog.csdn.net/GuoQiZhang/article/details/104214138 。

最后此篇关于解决Numpy与Pytorch彼此转换时的坑的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于解决Numpy与Pytorch彼此转换时的坑的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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