開始行:
*数値計算のためのPythonライブラリ
RIGHT:[[Google Colabへのリンク>https://drive.google.com/f...
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#contents
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**NumPyとPyTorchとは
~
***NumPy
CPU上での多次元配列データ構造(numpy.ndarray)および数値...
科学技術計算のためのライブラリ。
~
***PyTorch
CPG/GPU上での多次元入れつデータ構造(torch.Tensor)および...
真相学習のためのフレームワーク。ニューラルネットワークを...
~
~
**NumPyとPyTorchを用いた配列の作成
import numpy as np
import torch
x = np.zeros((2,2), dtype=np.float32)
x
y = torch.zeros(2,2, dtype=torch.float)
y
type(x)
type(y)
~
~
**numpy.ndarrayとtorch.Tensorのインターフェイスの違い
NumPyとPyTorchを用いる注意点として、numpy.ndarrayとtorch....
~
Numpy では配列のサイズを tuple で与える
x = np.zeros((1,2,3), dtype=np.float32)
x
PyTorch では配列のサイズを別々の引数で与えられる
y = torch.zeros(1, 2, 3, dtype=torch.float32)
y
x = y
x.shape == y.shape
~
~
**numpy.ndarrayとtorch.Tensorの互換性
PyTorchには、torch.Tensorからnumpy.ndarrayに変換する関数...
x = np.zeros((2,2), dtype=np.float32)
y = torch.zeros((2,2), dtype=torch.float32)
torch.Tensor から numpy.ndarray への変換
type(y.numpy())
numpy.ndarray から torch.Tensor への変換
type(torch.from_numpy(x))
~
***利点
-CPU上で言語特徴量や音響特徴量を計算したあと、Pytorchを用...
-ニューラルネットワークの出力をファイルに保存するために、...
なお、相互変換において、データ本体のコピーは行われず、メ...
x = np.zeros((2,2), dtype=np.float32)
x
y = torch.from_numpy(x)
y
x[0,0] = 1.0
x
y
両者のデータ構造でメモリが共有されているため、変換元での...
不要なデータコピーを避けるためよく用いられる。
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**NumPyとPyTorchとは
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***NumPy
CPU上での多次元配列データ構造(numpy.ndarray)および数値...
科学技術計算のためのライブラリ。
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***PyTorch
CPG/GPU上での多次元入れつデータ構造(torch.Tensor)および...
真相学習のためのフレームワーク。ニューラルネットワークを...
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**NumPyとPyTorchを用いた配列の作成
import numpy as np
import torch
x = np.zeros((2,2), dtype=np.float32)
x
y = torch.zeros(2,2, dtype=torch.float)
y
type(x)
type(y)
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**numpy.ndarrayとtorch.Tensorのインターフェイスの違い
NumPyとPyTorchを用いる注意点として、numpy.ndarrayとtorch....
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Numpy では配列のサイズを tuple で与える
x = np.zeros((1,2,3), dtype=np.float32)
x
PyTorch では配列のサイズを別々の引数で与えられる
y = torch.zeros(1, 2, 3, dtype=torch.float32)
y
x = y
x.shape == y.shape
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**numpy.ndarrayとtorch.Tensorの互換性
PyTorchには、torch.Tensorからnumpy.ndarrayに変換する関数...
x = np.zeros((2,2), dtype=np.float32)
y = torch.zeros((2,2), dtype=torch.float32)
torch.Tensor から numpy.ndarray への変換
type(y.numpy())
numpy.ndarray から torch.Tensor への変換
type(torch.from_numpy(x))
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***利点
-CPU上で言語特徴量や音響特徴量を計算したあと、Pytorchを用...
-ニューラルネットワークの出力をファイルに保存するために、...
なお、相互変換において、データ本体のコピーは行われず、メ...
x = np.zeros((2,2), dtype=np.float32)
x
y = torch.from_numpy(x)
y
x[0,0] = 1.0
x
y
両者のデータ構造でメモリが共有されているため、変換元での...
不要なデータコピーを避けるためよく用いられる。
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