PyTorch torch.as_tensor-Funktion
PyTorch torch Referenzhandbuch
torch.as_tensorist eine Funktion in PyTorch, die verwendet wird, um Daten in Tensoren umzuwandeln. Im Gegensatz zutorch.tensores teilt den Datenspeicher so weit wie möglich.
Funktionsdefinition
torch.as_tensor(data, dtype=None, device=None)
Anwendungsbeispiel
Beispiel
import torch
import numpy as np
# Aus einem NumPy-Array erstellen (gemeinsam genutzter Speicher)
numpy_array = np.array([1, 2, 3])
x = torch.as_tensor(numpy_array)
# Das NumPy-Array ändern
numpy_array[0] = 100
print("Tensor:", x) # Der Tensor wird sich ebenfalls ändern
import numpy as np
# Aus einem NumPy-Array erstellen (gemeinsam genutzter Speicher)
numpy_array = np.array([1, 2, 3])
x = torch.as_tensor(numpy_array)
# Das NumPy-Array ändern
numpy_array[0] = 100
print("Tensor:", x) # Der Tensor wird sich ebenfalls ändern
Das Ausgabeergebnis ist:
张量: tensor([100, 2, 3])
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