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如下所示：
import torch
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
'''
pytorch中Variable与torch.Tensor类型的相互转换
'''
# 1.torch.Tensor转换成Variablea=torch.randn((5,3))
b=Variable(a)
print('a',a.type(),a.shape)
print('b',type(b),b.shape)
# 2.Variable转换成torch.Tensor
c=b.data#通过 Variable.data 方法相当于将Variable中的torch.tensor 取出来
print('c',c.type(),c.shape)
'''
torch.tensor与numpy之间的相互转换
'''
# 3.torch.tensor转换成numpy
d=c.numpy()
# 4.numpy转换成torch.tensor
e=torch.from_numpy(d)
print('d',type(d))
print('e',type(e))
'''
numpy和list之间的相互转换 注意这种转换只支持one-dimension array
'''
# 5.numpy转换成list
f1=d.tolist()
f2=list(d)
# 6.list转换成numpy
g=np.asarray(f2)
print('f1',type(f1))
print('f2',type(f2))
print('g',type(g))
'''
a torch.FloatTensor torch.Size([5, 3])
b <class 'torch.Tensor'> torch.Size([5, 3])
c torch.FloatTensor torch.Size([5, 3])
d <class 'numpy.ndarray'>
e <class 'torch.Tensor'>
f1 <class 'list'>
f2 <class 'list'>
g <class 'numpy.ndarray'>
'''
以上这篇pytorch numpy list类型之间的相互转换实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。