Tensor
多个Tensor对象按batch维进行concat操作时请使用base.batch_concat()函数,具体使用方式请参见batch_concat(inputs)。
函数功能
numpy数组转换为Tensor。
Tensor数据结构接收了作为参数(buffer)传进来的一段缓冲区内存地址,因此在使用numpy数组进行数据预处理并转为Tensor时,要注意预处理的过程中是否对内存进行修改。
例如:transpose()函数作用是调换数组的索引值,但是该函数实际未对数据内存地址进行重新排列,仅在获取numpy数组时返回转换后的值。如将该numpy数组转为Tensor,实际获得的是未经重新排列的Tensor。(即numpy数组为transpose()转置后数组,Tensor为transpose()转置前数组。)
如需使用例如transpose()等不改变内存排列的函数,可以在transpose()处理后使用如numpy.ascontiguousarray()等接口来重新排列内存数据,使得转换后的Tensor对象数据和期望得到的转置后数组一致。
函数原型
Tensor(buffer)
输入参数说明
参数名 |
类型 |
说明 |
---|---|---|
buffer |
numpy数组 |
待转换为Tensor的numpy数组。 |
输出参数说明
Tensor对象。
父主题: Tensor类