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在使用pytorch的时候,经常会涉及到两种数据格式tensor和ndarray之间的转换,这里总结一下两种格式的转换:

1. tensor cpu 和tensor gpu之间的转化:

tensor cpu 转为tensor gpu:
tensor_gpu = tensor_cpu.cuda()

> tensor_cpu = torch.ones((2,2))
tensor([[1., 1.],
    [1., 1.]])
> tensor_gpu = tensor_cpu.cuda()
tensor([[1., 1.],
    [1., 1.]], device='cuda:0')

tensor gpu 转为tensor cpu:
tensor_cpu = tensor_gpu.cuda()

> tensor_gpu.cpu()
tensor([[1., 1.],
    [1., 1.]])

2. tensor cpu 和 ndarray 之间的转化:

tensor cpu 转为 ndarray:

> np_array= tensor_cpu.numpy()
array([[1., 1.],
    [1., 1.]], dtype=float32)

ndarray 转为 tensor cpu:
注:ndarray的默认精度为64位,Tensor的默认精度位32位,所以通过Tensor直接转换的话,精度会转换到32位,若通过from_numpy的方式,则会保留原来64位精度

> torch.from_numpy(np.ones((2,2)))
tensor([[1., 1.],
    [1., 1.]], dtype=torch.float64)
> torch.Tensor(np.ones((2,2)))
tensor([[1., 1.],
    [1., 1.]])

3. tensor cpu 和 scalar 之间的转化:

如果只是训练了一个简单的分类网络,对单个样本的输出会是一个标量(scalar)

>torch.ones((1,1)).item()
1.0

通过一张图说明三者的转化方式:

详解pytorch tensor和ndarray转换相关总结

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。