ספריית NumPy אינה תומכת בהאצת GPU כברירת מחדל. המשמעות היא שפעולות NumPy מוגבלות על ידי הזיכרון ומהירות המעבד. זהו חיסרון עבור ניתוח נתונים בקנה מידה גדול וחישובים מורכבים. עם זאת, הטנזורים של PyTorch משתמשים ב-GPU כדי להאיץ את החישובים המספריים. זה חיוני עבור יישומי למידה עמוקה שבהם הנתונים הם עצומים. משתמשים יכולים להמיר את מערך NumPy לטנזור PyTorch כדי להפיק תועלת מהתכונה הזו ולשפר את הביצועים של מודלים למידת מכונה.
בלוג זה ימחיש את השיטות להפוך את מערך NumPy לטנזור PyTorch.
כיצד להמיר/להמיר למערך NumPy ל- PyTorch Tensor?
כדי להמיר/להמיר את מערך NumPy לטנזור PyTorch, ניתן להשתמש בשתי שיטות:
- שיטה 1: שימוש בפונקציה 'torch.from_numpy()'.
- שיטה 2: שימוש בפונקציה 'torch.tensor()'.
שיטה 1: המר/המר את מערך NumPy ל-PyTorch Tensor באמצעות הפונקציה 'torch.from_numpy()'
כדי להפוך את מערך NumPy לטנזור PyTorch, משתמשים יכולים להשתמש בפונקציה 'torch.from_numpy()'. ההוראות שלב אחר שלב ניתנות להלן:
שלב 1: ייבוא ספריות נחוצות
ראשית, ייבא את ספריות ה'לפיד' וה'numpy' הרצויות:
יְבוּא לפיד #importing ספריית לפיד
יְבוּא numpy as np #importing ספריית NumPy
שלב 2: צור מערך NumPy
לאחר מכן, צור מערך NumPy פשוט. לדוגמה, יצרנו את מערך ה-NumPy הבא ואחסנו אותו ב' num_array משתנה:
שלב 3: הפוך את מערך Numpy ל- PyTorch Tensor
כעת, השתמש ב' torch.from_numpy() ' פונקציה כדי להפוך את מערך NumPy שנוצר לעיל לטנזור PyTorch ולאחסן אותו במשתנה. כאן, השתמשנו ב' Py_tensor ' משתנה לאחסון מערך NumPy שהומר:
Py_tensor = לפיד. from_numpy ( num_array )
שלב 4: פלט הדפסה
לבסוף, הדפס ' Py_tensor 'טנסור:
זה המיר את מערך NumPy לטנזור PyTorch:
הערה : אם משתמש משתמש בפונקציה 'torch.from_numpy()' כדי להפוך את מערך NumPy לטנזור PyTorch, טנזור PyTorch שנוצר יהיה מקושר למערך Numpy המקורי וישתמש באותו זיכרון. לכן, כל שינוי שנעשה/יוחל על הטנזור ישפיע גם כן על המערך בפועל. כדי להימנע מהתנהגות זו, השתמש בפונקציה 'torch.tensor()'.
שיטה 2: המר/המר את מערך NumPy ל- PyTorch Tensor באמצעות הפונקציה 'torch.tensor()'
כדי להפוך את מערך NumPy לטנזור PyTorch, משתמשים יכולים להשתמש בפונקציה 'torch.tensor()'. ההוראות שלב אחר שלב ניתנות להלן:
שלב 1: ייבוא ספריות
ראשית, ייבא את הדרוש ' לפיד ' ו' רדום ' ספריות:
יְבוּא numpy כמו np
שלב 2: צור מערך NumPy
לאחר מכן, צור מערך NumPy. לדוגמה, יצרנו את מערך ה-NumPy הבא ואחסנו אותו ב' num_array משתנה:
שלב 3: הפוך את מערך NumPy ל-PyTorch Tensor
לאחר מכן, הפוך את מערך NumPy לטנזור PyTorch באמצעות ' torch.from_numpy() ' פונקציה ולאחסן אותו במשתנה. כאן, השתמשנו ב' Py_tensor ' משתנה לאחסון מערך NumPy שהומר:
שלב 4: פלט הדפסה
לבסוף, הדפס 'Py_tensor' מוֹתֵחַ:
על ידי כך, מערך NumPy הומר לטנזור PyTorch:
הערה : תוכל לגשת למחברת Google Colab שלנו כאן קישור .
הסברנו ביעילות את השיטות להפיכת מערך NumPy לטנזור PyTorch.
סיכום
כדי להמיר/להמיר את מערך NumPy לטנזור PyTorch, תחילה ייבא ספריות נחוצות. לאחר מכן, צור מערך NumPy פשוט ואחסן אותו במשתנה מסוים. לאחר מכן, השתמש ב' torch.from_numpy() ' או ' torch.tensor() ' פונקציה כדי להפוך את מערך NumPy לטנזור PyTorch ולהדפיס אותו. בלוג זה הדגים שתי שיטות להמרה/הפיכה של מערך NumPy לטנזור PyTorch.