mindspore的tensor与numpy数据类型转换问题？

Posted 2023-04-26

1、如果mindspore的requires_grad=False的Tensor转化为numpy类型进行处理然后再转化会Tensor,会对计算图和反向传播有影响吗？

2、如果Tensor的requires_grad=True进行numpy类型转化再转换回Tensor会对计算图和反向传播有影响吗？

参考技术A （1）自定义loss跟定义一个nn.layer没有本质区别，继承nn.cell。（2）封装WithLossCell是为了方便使用。想根lable，优化器解耦的话，建议参考Model里面的写法，自... 参考技术B 类型转换同上同上创建数组同上 stronglily: python numpy操作以及用pytorch在服务器训练模型中遇到的一些问题以及一些论文解释(conv-tasnet) scipy.signal的函数 Python保留两位...

np.ndarray与torch.Tensor之间的转化 （图像的区别）

np.ndarray转为torch.Tensor

在深度学习中，原始图像需要转换为深度学习框架自定义的数据格式，在pytorch中，需要转为torch.Tensor。
pytorch提供了torch.Tensor 与numpy.ndarray转换为接口：

方法名	作用
torch.from_numpy(xxx)	numpy.ndarray转为torch.Tensor
tensor1.numpy()	获取tensor1对象的numpy格式数据

torch.Tensor 高维矩阵的表示： N x C x H x W

numpy.ndarray 高维矩阵的表示：N x H x W x C

因此在两者转换的时候需要使用numpy.transpose( ) 方法 。

def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5
    img = np.transpose(img.numpy(),(1,2,0))
    plt.imshow(img)