1. Convierta un solo dato a otros formatos de datos

1.1 Datos individuales -> lista

Realice operaciones de lista directamente en los datos o acceda directamente a una lista existente

gramática:

list_name = [single_data] 或者 list_name.append(single_data)

1.2 Datos individuales -> numpy.ndarray

Puede utilizar la sintaxis de inicialización directamente

gramática:

numpyarr_name = np.array(single_data)

Por ejemplo:

import numpy as np
single_data = 100
numpyarr_test = np.array(single_data)
print(numpyarr_test)
print(numpyarr_test.dtype)
print(numpyarr_test.shape)

imagen-20210319093653825

1.3 Datos individuales -> torch.tensor

Puede utilizar la sintaxis de inicialización directamente

Sintaxis del método uno: (pero este método crea una dimensión de 0)

tensor_name = torch.tensor(single_data)

Sintaxis del método dos: crea un nuevo tensor a través de una lista

tensor_name = torch.Tensor([single_data])

Sintaxis del método tres: cree un nuevo tensor vacío y asígnelo (la nueva dimensión de este método es 1)

tensor_name = torch.empty(1)
tensor_name[0] = single_data

Por ejemplo:

import torch
single_data = 100
tensor_test = torch.tensor(single_data)
print(tensor_test)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())
print(tensor_test.shape)

single_data = 100
tensor_test = torch.Tensor([single_data])
print(tensor_test)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())
print(tensor_test.shape)

single_data = 100
tensor_test = torch.empty(1)
tensor_test[0] = single_data  
print(tensor_test)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())
print(tensor_test.shape)

imagen-20210319100639662

En segundo lugar, la lista se convierte a otros formatos de datos.

2.1 lista -> datos individuales

Uso directo de la conversión de tipos coercitivos en Python

2.2 lista -> numpy.ndarray

Nota: Los tipos de la lista deben ser los mismos al convertir

gramática:

numpyarr_name = np.array(list_name)

Por ejemplo:

import numpy as np
list_test = [1,2,3,4]
print(type(list_test))
numpyarr_test = np.array(list_test)
print(type(numpyarr_test))
print(numpyarr_test.dtype)
print(numpyarr_test.shape)

imagen-20210318224551965

2.3 lista -> torch.tensor

Nota: Los tipos de todos los elementos de la lista (incluidos los elementos de la lista multidimensional) deben ser los mismos durante la conversión.

gramática:

tensor_name = torch.Tensor(list_name)

Por ejemplo:

import torch
list_test = [[1,2,3],[4,5,6]]
print(type(list_test))
tensor_test = torch.Tensor(list_test)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())
print(tensor_test.shape)

imagen-20210318225625664

3. Convierta numpy.ndarray a otros formatos de datos

3.1 numpy.ndarry -> datos únicos

Uso directo de la conversión de tipos coercitivos en Python

Por ejemplo:

import numpy as np
single_data = float(np.array([100]))
print(single_data)
print(type(single_data))

imagen-20210319100848124

3.2 numpy.ndarry -> lista

gramática:

numpyarr_name.tolist()

Por ejemplo:

import numpy as np
numpyarr_test = np.ones((1,2))
list_test = numpyarr_test.tolist()
print(type(list_test))
print(len(list_test))
print(len(list_test[0]))

imagen-20210318224805672

3.3 numpy.ndarry -> torch.tensor

Nota 1: solo se puede convertir a tensor de CPU

Nota 2: la forma no cambiará

gramática:

tensor_name = torch.from_numpy(numpyarr_name)

Por ejemplo:

import torch
import numpy as np
numpyarr_test = np.ones((1,2))
print(type(numpyarr_test))
print(numpyarr_test.dtype)
tensor_test = torch.from_numpy(numpyarr_test)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())

imagen-20210318221447318

Cuatro, torch.tensor se convierte a otros formatos de datos

4.1 torch.tensor -> datos individuales

Uso directo de la conversión de tipos coercitivos en Python

Por ejemplo:

import torch
tensor_test = torch.ones(1)
single_data = float(tensor_test)
print(single_data)
print(type(single_data))

imagen-20210319102351865

4.2 torch.tensor -> lista

gramática:

list_name =  tensor_name.tolist()

Por ejemplo:

import torch
tensor_test = torch.ones((1,3))
print(tensor_test)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())
print(tensor_test.shape)
list_test =  tensor_test.tolist()
print(list_test)
print(type(list_test))

imagen-20210319102813437

4.3 torch.tensor -> numpy.ndarry

Nota: solo los tensores de CPU pueden realizar dicha conversión

Nota: la forma no cambiará

gramática:

numpyarr_name = tensor_name.numpy()
# 直接使用不进行赋值的话不会改变类型

Por ejemplo:

import torch
import numpy as np
tensor_test = torch.Tensor(1,2)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())
numpyarr_test = tensor_test.numpy()
print(type(numpyarr_test))
print(numpyarr_test.dtype)