python中list,ndarray,Tensor间的转换小结

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python中list,ndarray,Tensor间的转换小结

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！

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_63070489/article/details/135984225

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