Pytorch 张量到 numpy 数组

Question

我有一个 pytorch Tensor 形状为 [4, 3, 966, 1296] 。我想使用以下代码将其转换为 numpy 数组：

 imgs = imgs.numpy()[:, ::-1, :, :]

该代码如何工作？

原文由 DukeLover 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您要转换的张量有 4 个维度。

 [:, ::-1, :, :]

: 表示第一个维度应该按原样复制并转换，第三个和第四个维度也是如此。

::-1 意味着对于第二个轴它反转轴

原文由 Maaz Bin Musa 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

我相信您还必须使用 .detach() 。我必须在使用 CUDA 和 GPU 的 Colab 上将 Tensor 转换为 numpy 数组。我这样做如下：

 # 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()

原文由 azizbro 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议