En este artículo, vamos a convertir el tensor Pytorch en una array NumPy.
Método 1: Usando numpy().
Sintaxis: tensor_name.numpy()
Ejemplo 1: convertir un tensor unidimensional en una array NumPy
Python3
# importing torch module import torch # import numpy module import numpy # create one dimensional tensor with # float type elements b = torch.tensor([10.12, 20.56, 30.00, 40.3, 50.4]) print(b) # convert this into numpy array using # numpy() method b = b.numpy() # display b
Producción:
tensor([10.1200, 20.5600, 30.0000, 40.3000, 50.4000]) array([10.12, 20.56, 30. , 40.3 , 50.4 ], dtype=float32)
Ejemplo 2: Conversión de tensores bidimensionales en una array NumPy
Python3
# importing torch module import torch # import numpy module import numpy # create two dimensional tensor with # integer type elements b = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8]]) print(b) # convert this into numpy array using # numpy() method b = b.numpy() # display b
Producción:
tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8]]) array([[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8]])
Método 2: Usando el método numpy.array().
Esto también se usa para convertir un tensor en una array NumPy.
Sintaxis: numpy.array(nombre_tensor)
Ejemplo: convertir un tensor bidimensional en una array NumPy
Python3
# importing torch module import torch # import numpy module import numpy # create two dimensional tensor with # integer type elements b = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8]]) print(b) # convert this into numpy array using # numpy.array() method b = numpy.array(b) # display b
Producción:
tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8]]) array([[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8]])
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por sravankumar8128 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA