python中list,ndarray,Tensor间的转换小结
作者：tao355667
数据类型转换是常见的功能,本文主要介绍了python中list,ndarray,Tensor间的转换小结,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
一、list,ndarray,Tensor间的转化
废话不多说，看表格就行
| 数据类型 | 所属包 |
|---|---|
| list | python |
| ndarray | numpy |
| Tensor | pytorch |
| 转化类型 | 对应API | 注意点 |
|---|---|---|
| list转换为ndarray | numpy.array() | |
| ndarray转换为list | ndarray对象.tolist() | |
| list转换为Tensor | torch.tensor() | list中的int类型数据转换后会变为folat，若需要保持int，则转换时需要加上类型 |
| Tensor转换为list | Tensor对象.tolist() | |
| ndarray转换为Tensor | torch.from_numpy()torch.tensor() | |
| Tensor(CPU)转换为ndarray | Tensor对象.numpy() | GPU上的Tensor不能直接转换为numpy，需要间接转换 |
| Tensor(GPU)转换为ndarray | Tensor对象.cpu().numpy() | GPU上的Tensor不能直接转换为numpy，需要间接转换 |
ndarray --> PILimage
From PIL import Image y = Image.fromarray(array)
PILimage --> ndarray
From PIL import Image image = Image.open(“…..”) img = np.asarray(image)
Tensor --> ndarray
import numpy as np yy = np.array(tensor)
ndarray --> Tensor
tensor = torch.from_numpy(ndarray)
tip：返回的张量和ndarray共享同一内存。对张量的修改将反映在ndarray中，反之亦然。
ndarray数据转换数据类型
array.astype(np.uint8)
将array复制，并将数据类型强制转化为int8
ndarray --> List
import numpy as np n = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) m = n.tolist()
List --> Tensor
tensor = torch.tensor(list)
二、例程
import numpy as np import torch #list转换为ndarray li=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] a=np.array(li) #list转换为ndarray print(a) print(type(a),'\n') #ndarray转换为list b=a.tolist()#ndarray转换为list print(b) print(type(b),'\n') #list转换为Tensor li=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] c=torch.tensor(li) #list转换为Tensor print(c) print(type(c),'\n') #Tensor转换为list d=c.tolist() #Tensor转换为list print(d) print(type(d),'\n') #ndarray转换为Tensor nd=np.arange(0,12).reshape(3,4) e=torch.from_numpy(nd) #ndarray转换为Tensor # e=torch.tensor(nd) #ndarray转换为Tensor print(e) print(type(e),'\n') #Tensor转换为ndarray f=e.numpy() print(f) print(type(f),'\n')
运行结果
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
<class 'numpy.ndarray'>[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
<class 'list'>tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
<class 'torch.Tensor'>[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
<class 'list'>tensor([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]], dtype=torch.int32)
<class 'torch.Tensor'>[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
<class 'numpy.ndarray'>
到此这篇关于python中list,ndarray,Tensor间的转化小结的文章就介绍到这了,更多相关python list,ndarray,Tensor转化内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！