pytorch中函數(shù)tensor.numpy()的數(shù)據(jù)類型解析
函數(shù)tensor.numpy()的數(shù)據(jù)類型
今天寫代碼的時候，要統(tǒng)計一下標簽數(shù)據(jù)里出現(xiàn)的類別總數(shù)和要分類的分類數(shù)是不是一致的。
我的做法是把tensor類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成list，然后用Counter函數(shù)做統(tǒng)計。
代碼如下：
from collections import Counter List_counter = Counter(List1) #List1就是待統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，是一維的列表。生成的List_counter是一個字典，鍵是數(shù)據(jù)， #對應的值是數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率
在做這個統(tǒng)計的時候，突然發(fā)現(xiàn)，我的數(shù)據(jù)是float的類型，這是不應該出現(xiàn)的，因為標簽數(shù)據(jù)在處理的時候都是整型數(shù)據(jù)。
經(jīng)過一番查找后，發(fā)現(xiàn)是tensor.numpy()返回值數(shù)據(jù)類型的原因。這個函數(shù)的返回值是float類型的
tensor數(shù)據(jù)和numpy數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中注意的一個問題
在pytorch中，把numpy.array數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到張量tensor數(shù)據(jù)的常用函數(shù)是torch.from_numpy(array)或者torch.Tensor(array)
第一種函數(shù)更常用，然而在pytorch0.4中已經(jīng)舍棄了這種函數(shù)
下面一個簡單的編程實驗說明這兩種方法的區(qū)別
實驗在pytorch0.4框架下進行
運行程序之后，結果是
可以看出修改數(shù)組a的元素值，張量b的元素值也改變了，但是張量c卻不變。
修改張量c的元素值，數(shù)組a和張量b的元素值都不變。
這說明torch.from_numpy(array)是做數(shù)組的淺拷貝，torch.Tensor(array)是做數(shù)組的深拷貝
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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