numpy的np.random.RandomState的PyTorch等价物

numpy是一个Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。np.random.RandomState是numpy中的一个随机数生成器类，用于生成各种随机数。

在PyTorch中，可以使用torch.manual_seed函数设置随机数种子来实现与np.random.RandomState类似的功能。torch.manual_seed函数用于设置生成随机数的种子，保证每次运行时生成的随机数是可重复的。

PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的工具和接口，用于构建和训练神经网络模型。与numpy相比，PyTorch更适用于深度学习任务，提供了自动求导功能和GPU加速等特性。

numpy的np.random.RandomState和PyTorch的torch.manual_seed都是用于生成随机数的工具，但在不同的库中实现方式略有不同。np.random.RandomState是numpy中的一个类，而torch.manual_seed是PyTorch中的一个函数。

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pytorch: tensor与numpy之间的转换

训练时，输入一般为tensor，但在计算误差时一般用numpy；tensor和numpy的转换采用numpy()和from_numpy这两个函数机型转换。...值得注意的是，这两个函数所产生的tensor和numpy是共享相同内存的，而且两者之间转换很快。...import torch import numpy as np # Convert tensor to numpy a = torch.ones(3) b = a.numpy() print(a, b...转换为tensor的函数，但不共享内存，转换较慢 import torch import numpy as np e = np.array([1,2,3]) f = torch.tensor(e) print...：item() ，该函数把tensor和numpy的数转化为数的类型。

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Pytorch cuda上的tensor转numpy

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numpy和Pytorch对应的数据类型

Numpy中的数据类型名称描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64） intc 与 C 的...int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64） int8 字节（-128 to 127...（0 to 65535） uint32 无符号整数（0 to 4294967295） uint64 无符号整数（0 to 18446744073709551615） float_ float64 类型的简写...float32 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 float64 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位 complex_ complex128 类型的简写...，即 128 位复数 complex64 复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分） complex128 复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分） Pytorch中的数据类型

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PyTorch数据和NumPy数据之间的互操作

说明,由于Python的缓存协议,只要PyTorch的数据是在cpu上,不是在GPU上,那么torch.Tensor类型的数据和numpy.ndarray的数据是共享内存的,相互之间的改变相互影响.This...protocol (https://docs.python.org/3/c-api/buffer.html).numpy转为torch:(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi...>(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>pythonPython 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916...:(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>pythonPython 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916...:(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>pythonPython 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916

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numpy 和 pytorch tensor 的内存连续性 contiguous

numpy 和 pytorch tensor 存在内存是否连续的情况，对运行速度甚至网络运行结果都存在影响。含义 contiguous 本身是形容词**，**表示连续的。...C/C++中使用的是行优先方式（row major），Matlab、Fortran使用的是列优先方式（column major），PyTorch中Tensor底层实现是C，也是使用行优先顺序，因此也称为...pytorch 的 tensor 有方法 is_contiguous 用来查看是否 C 连续 import torch import numpy as np if __name__ == '__main...对 pyhton 中算法平台的影响平台影响 numpy 计算不连续的变量，结果不会受到影响 pytorch 输入不连续的tensor，结果不会受到影响 onnx 输入不连续的tensor...pytorch 的 tensor 在python中运行，需要C连续的变量，因此只有C连续的函数 contiguous() import torch import numpy as np if __

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