NumPy kütüphanesi varsayılan olarak GPU hızlandırmayı desteklemez. Bu, NumPy işlemlerinin bellek ve CPU hızıyla sınırlandığı anlamına gelir. Büyük ölçekli veri analizi ve karmaşık hesaplamalar için bir dezavantajdır. Ancak PyTorch tensörleri sayısal hesaplamaları hızlandırmak için GPU'yu kullanır. Bu, verilerin çok büyük olduğu derin öğrenme uygulamaları için gereklidir. Kullanıcılar bu özellikten yararlanmak ve makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için NumPy dizisini bir PyTorch tensörüne dönüştürebilir.
Bu blog, NumPy dizisini bir PyTorch tensörüne dönüştürme yöntemlerini gösterecek.
NumPy Dizisinden PyTorch Tensörüne Nasıl Dönüştürülür/Dönüştürülür?
NumPy dizisini bir PyTorch tensörüne dönüştürmek/dönüştürmek için iki yöntem kullanılabilir:
- Yöntem 1: “torch.from_numpy()” İşlevini Kullanma
- Yöntem 2: “torch.tensor()” İşlevini Kullanma
Yöntem 1: “torch.from_numpy()” İşlevini Kullanarak NumPy Dizisini PyTorch Tensörüne Dönüştürme/Dönüştürme
NumPy dizisini PyTorch tensörüne dönüştürmek için kullanıcılar “torch.from_numpy()” fonksiyonunu kullanabilir. Adım adım talimatlar aşağıda verilmiştir:
1. Adım: Gerekli Kitaplıkları İçe Aktarın
Öncelikle istediğiniz 'meşale' ve 'numpy' kütüphanelerini içe aktarın:
içe aktarmak meşale #meşale kitaplığını içe aktarma
içe aktarmak numpy as np #NumPy kitaplığını içe aktarma
Adım 2: NumPy Dizisi Oluşturun
Daha sonra basit bir NumPy dizisi oluşturun. Örneğin aşağıdaki NumPy dizisini oluşturduk ve onu “ sayı_dizisi ” değişken:
Adım 3: Numpy Dizisini PyTorch Tensörüne Dönüştürün
Şimdi “ torch.from_numpy() Yukarıda oluşturulan NumPy dizisini bir PyTorch tensörüne dönüştürmek ve onu bir değişkene depolamak için 'işlevi. Burada “” ifadesini kullandık. Py_tensor Dönüştürülen NumPy dizisini depolamak için ” değişkeni:
Py_tensor = meşale. from_numpy ( num_array )
Adım 4: Çıktıyı Yazdır
Son olarak yazdırın ' Py_tensor ” tensör:
Bu, NumPy dizisini bir PyTorch tensörüne dönüştürdü:
Not : Bir kullanıcı NumPy dizisini bir PyTorch tensörüne dönüştürmek için “torch.from_numpy()” işlevini kullanırsa, elde edilen PyTorch tensörü orijinal Numpy dizisine bağlanacak ve aynı belleği kullanacaktır. Bu nedenle tensörde yapılan/uygulanan herhangi bir değişiklik aynı şekilde gerçek dizi üzerinde de etkiye sahip olacaktır. Bu davranışı önlemek için “torch.tensor()” işlevini kullanın.
Yöntem 2: “torch.tensor()” İşlevini Kullanarak NumPy Dizisini PyTorch Tensörüne Dönüştürme/Dönüştürme
NumPy dizisini bir PyTorch tensörüne dönüştürmek için kullanıcılar “torch.tensor()” işlevini kullanabilir. Adım adım talimatlar aşağıda verilmiştir:
1. Adım: Kitaplıkları İçe Aktarın
Öncelikle gerekli olanı içe aktarın “ meşale ' Ve ' dizi ” kütüphaneler:
içe aktarmak np kadar uyuşuk
Adım 2: NumPy Dizisi Oluşturun
Bundan sonra bir NumPy dizisi oluşturun. Örneğin aşağıdaki NumPy dizisini oluşturduk ve onu “ sayı_dizisi ” değişken:
Adım 3: NumPy Dizisini PyTorch Tensörüne Dönüştürün
Daha sonra NumPy dizisini “ aracılığıyla bir PyTorch tensörüne dönüştürün. torch.from_numpy() ” fonksiyonunu kullanın ve bunu bir değişkene kaydedin. Burada “” ifadesini kullandık. Py_tensor Dönüştürülen NumPy dizisini depolamak için ” değişkeni:
Adım 4: Çıktıyı Yazdır
Son olarak yazdır 'Py_tensör' tensör:
Bunu yaparak NumPy dizisi bir PyTorch tensörüne dönüştürüldü:
Not : Google Colab Not Defterimize buradan erişebilirsiniz bağlantı .
NumPy dizisini PyTorch tensörüne dönüştürme yöntemlerini verimli bir şekilde açıkladık.
Çözüm
NumPy dizisini bir PyTorch tensörüne dönüştürmek/dönüştürmek için önce gerekli kitaplıkları içe aktarın. Daha sonra basit bir NumPy dizisi oluşturun ve onu belirli bir değişkende saklayın. Bundan sonra “ torch.from_numpy() ' veya ' meşale.tensor() NumPy dizisini bir PyTorch tensörüne dönüştürmek ve yazdırmak için ” işlevi. Bu blog, NumPy dizisini bir PyTorch tensörüne dönüştürmek/dönüştürmek için iki yöntem gösterdi.