Thư viện NumPy không hỗ trợ tăng tốc GPU theo mặc định. Điều này có nghĩa là các hoạt động của NumPy bị hạn chế bởi tốc độ bộ nhớ và CPU. Đó là một nhược điểm đối với việc phân tích dữ liệu quy mô lớn và tính toán phức tạp. Tuy nhiên, các tensor PyTorch sử dụng GPU để tăng tốc độ tính toán số. Điều này rất cần thiết cho các ứng dụng học sâu nơi có dữ liệu rất lớn. Người dùng có thể chuyển đổi mảng NumPy thành tensor PyTorch để tận dụng tính năng này và nâng cao hiệu suất của các mô hình học máy.
Blog này sẽ minh họa các phương pháp chuyển đổi mảng NumPy thành tensor PyTorch.
Làm cách nào để chuyển đổi/chuyển đổi thành mảng NumPy thành Tensor PyTorch?
Để chuyển đổi/chuyển đổi mảng NumPy thành tenxơ PyTorch, có thể sử dụng hai phương pháp:
- Cách 1: Sử dụng hàm “torch.from_numpy()”
- Cách 2: Sử dụng hàm “torch.tensor()”
Phương pháp 1: Chuyển đổi/chuyển đổi mảng NumPy thành PyTorch Tensor bằng cách sử dụng hàm “torch.from_numpy()”
Để chuyển đổi mảng NumPy thành tensor PyTorch, người dùng có thể sử dụng hàm “torch.from_numpy()”. Hướng dẫn từng bước được đưa ra dưới đây:
Bước 1: Nhập các thư viện cần thiết
Đầu tiên, nhập thư viện “ngọn đuốc” và “numpy” mong muốn:
nhập khẩu ngọn đuốc #importing thư viện ngọn đuốc
nhập khẩu numpy as np #importing thư viện NumPy
Bước 2: Tạo một mảng NumPy
Sau đó, tạo một mảng NumPy đơn giản. Ví dụ: chúng tôi đã tạo mảng NumPy sau và lưu trữ nó trong một “ số_mảng ' Biến đổi:
Bước 3: Chuyển đổi mảng Numpy thành Tensor PyTorch
Bây giờ, hãy sử dụng “ ngọn đuốc.from_numpy() ” để chuyển đổi mảng NumPy được tạo ở trên thành một tenxơ PyTorch và lưu nó vào một biến. Ở đây, chúng tôi đã sử dụng “ Py_tensor ” biến để lưu trữ mảng NumPy đã chuyển đổi:
Py_tensor = ngọn đuốc. từ_numpy ( số_mảng )
Bước 4: In đầu ra
Cuối cùng, in “ Py_tensor tenxơ:
Điều này đã chuyển đổi mảng NumPy thành tenxơ PyTorch:
Ghi chú : Nếu người dùng sử dụng hàm “torch.from_numpy()” để chuyển mảng NumPy thành tenxơ PyTorch, thì tenxơ PyTorch thu được sẽ được liên kết với mảng Numpy ban đầu và sử dụng cùng một bộ nhớ. Do đó, bất kỳ thay đổi nào được thực hiện/áp dụng cho tensor cũng sẽ có tác động đến mảng thực tế. Để tránh hành vi này, hãy sử dụng hàm “torch.tensor()”.
Phương pháp 2: Chuyển đổi/chuyển đổi mảng NumPy thành PyTorch Tensor bằng cách sử dụng hàm “torch.tensor()”
Để chuyển đổi mảng NumPy thành tensor PyTorch, người dùng có thể sử dụng hàm “torch.tensor()”. Hướng dẫn từng bước được đưa ra dưới đây:
Bước 1: Nhập thư viện
Đầu tiên, nhập “ cần thiết “ ngọn đuốc ' Và ' có khối u “ thư viện:
nhập khẩu numpy như np
Bước 2: Tạo một mảng NumPy
Sau đó, tạo một mảng NumPy. Ví dụ: chúng tôi đã tạo mảng NumPy sau và lưu trữ nó trong một “ số_mảng ' Biến đổi:
Bước 3: Chuyển đổi mảng NumPy thành Tensor PyTorch
Sau đó, chuyển đổi mảng NumPy thành tensor PyTorch thông qua lệnh “ ngọn đuốc.from_numpy() ” và lưu nó vào một biến. Ở đây, chúng tôi đã sử dụng “ Py_tensor ” biến để lưu trữ mảng NumPy đã chuyển đổi:
Bước 4: In đầu ra
Cuối cùng, in “Py_tensor” tenxơ:
Bằng cách đó, mảng NumPy đã được chuyển đổi thành tenxơ PyTorch:
Ghi chú : Bạn có thể truy cập Sổ tay Google Colab của chúng tôi tại đây liên kết .
Chúng tôi đã giải thích một cách hiệu quả các phương pháp chuyển đổi mảng NumPy thành tensor PyTorch.
Phần kết luận
Để chuyển đổi/chuyển đổi mảng NumPy thành tensor PyTorch, trước tiên hãy nhập các thư viện cần thiết. Sau đó, tạo một mảng NumPy đơn giản và lưu nó vào một biến cụ thể. Sau đó, sử dụng “ ngọn đuốc.from_numpy() ' hoặc ' ngọn đuốc.tensor() ” để chuyển mảng NumPy thành tensor PyTorch và in nó. Blog này đã minh họa hai phương pháp để chuyển đổi/chuyển đổi mảng NumPy thành tenxơ PyTorch.