1.1 list 转 numpy
ndarray = np.array(list)
1.2 numpy 转 list
list = ndarray.tolist()
2.1 list 转 torch.Tensor
tensor=torch.Tensor(list)
2.2 torch.Tensor 转 list
先转numpy,后转list
list = tensor.numpy().tolist()
3.1 torch.Tensor 转 numpy
ndarray = tensor.numpy()
*gpu上的tensor不能直接转为numpy
ndarray = tensor.cpu().numpy()
3.2 numpy 转 torch.Tensor
tensor = torch.from_numpy(ndarray)
其实你可以去腾讯云去租用GPU云服务器来进行深度学习计算。腾讯云 GPU 实例类型众多,应用广泛,不同的实例类型有不同的产品定位。用户可以根据自身的应用场景,结合性能、价格等因素,选择最符合业务需求的实例。比如你要进行深度学习计算,建议使用腾讯云GN8/GN10X 实例。GN10Xp配备Tesla V100 NVLink 32GB GPU,具有强大的单精度浮点运算能力,并具备较大的 GPU 板载内存。最大实例规格配置8个 V100 ,80个 vGPU 和320GB主机内存,是深度学习训练的首选。
GN10Xp 最大实例规格具备125.6 TFLOPS 单精度浮点运算能力,支持 Tensor Core 加速,单卡搭载32GB显存,GPU 卡之间通过300GB/s的 NVLink 高速互连。强大的计算与数据吞吐能力大大缩短训练周期,使得复杂模型的快速迭代成为可能,人工智能相关业务得以把握先机。
腾讯云GPU云服务器,管理很简单GPU云服务器采用和云服务器CVM一致的管理方式,无需跳板机登录,简单易用。清晰的显卡驱动的安装、部署指引,免去高学习成本。而且节约成本,你无需预先采购、准备硬件资源,一次性购买,免除硬件更新带来的额外费用,有效降低基础设施建设投入。目前,腾讯云的GPU云服务器已全面支持包年包月计费和按量计费,你可以根据需要选择计费模式。
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