||
1. 找到数组中最大值的下标:使用np.argmax()
例如:>>> a = np.arange(6).reshape(2,3) + 10
>>> a = array([[10, 11, 12],
[13, 14, 15]])
>>> np.argmax(a)
输出为:5
若需要输出具体的维度,可使用 np.unravel_index(a, a.shape)
例如:>>>ind = np.unravel_index(np.argmax(a, axis=None), a.shape)
>>> ind(1, 2)
>>> a[ind]
输出为:15
2. 找到pytorch中一个数组tensor的下标: 使用torch.argmax()
但是,pytorch中没有对应的np.unravel_index()。可以根据
>>>ind = torch.argmax()
>>>row = ind%a.shape[1] #注意:由于最大值的下标ind是以列为单位进行得到的,故此处除以a.shape[1]
>>>column = ind%a.shape[0]
3. 将numpy数组写入Excel文件
>>>import pandas as pd >>>a = np.array([[1, 2], [3, 2], [1, 1], [3, 5], [5,2]]) >>>data = pd.DataFrame(a) >>>writer = pd.ExcelWriter('A.xlsx')# 写入Excel文件 >>>data.to_excel(writer, 'page_1', float_format='%.5f')# ‘page_1’是写入excel的sheet名 >>>writer.save() >>>writer.close()
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原文:https://blog.csdn.net/qq_41938858/article/details/87867237
3. 张量类型之间的转换
1) CPU和GPU的Tensor之间转换
从cpu –> gpu,使用
>>>data.cuda()
若从gpu –> cpu,则使用
>>>data.cpu()
2) Tensor与Numpy Array之间的转换
Tensor –> Numpy.ndarray 可以使用
>>>data.numpy()
其中,data的类型为torch.Tensor。
Numpy.ndarray –> Tensor 可以使用
>>>torch.from_numpy(data)
其中,data的类型为numpy.ndarray。
3) Tensor类型之间的相互转换
torch.long() 将tensor投射为long类型
>>>tensor = torch.Tensor(2, 5) >>>newtensor = tensor.long() #tensor为变量名
torch.half()将tensor投射为半精度浮点(16位浮点)类型
>>>newtensor = tensor.half()
torch.int()将该tensor投射为int类型
>>>newtensor = tensor.int()
torch.double()将该tensor投射为double类型
>>>newtensor = tensor.double()
torch.float()将该tensor投射为float类型
>>>newtensor = tensor.float()
torch.char()将该tensor投射为char类型
>>>newtensor = tensor.char()
torch.byte()将该tensor投射为byte类型
>>>newtensor = tensor.byte()
torch.short()将该tensor投射为short类型
>>>newtensor = tensor.short()
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原文:https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/80896137
4. 去除一个数组中维度为1的维度: 使用np.squeeze(aa)。 例如:
>>>print (aa.shape) >>>bb = np.squeeze(aa) >>>print (bb.shape)
输出为: (1,2,1)
(2)
5. Extract probability after a Pytorch model with the last layer being nn.Linear
Giver the
>>>output = self.model(input)
>>>prob = torch.nn.functional.softmax(output)
6.
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