PyTorch ist eine von Facebook entwickelte Open-Source-Bibliothek für machine learning. Es wird für die Verarbeitung von tiefen neuronalen Netzen und natürlichen Sprachen verwendet.

Die Funktion torch.from_numpy() unterstützt die Konvertierung eines Numpy-Arrays in einen Tensor in PyTorch. Es erwartet die Eingabe als numpy-Array (numpy.ndarray). Der Ausgabetyp ist Tensor. Der zurückgegebene Tensor und der ndarray teilen sich den gleichen Speicher. Der zurückgegebene Tensor kann nicht in der Größe geändert werden.

Es akzeptiert derzeit ndarray mit den d-Typen numpy.float64, numpy.float32, numpy.float16, numpy.int64, numpy.int32, numpy.int16, numpy.int8, numpy.uint8 und numpy.bool.

Syntax : torch.sinh (ndarray)

Parameter :
ndarray : Eingabe Numpy Array (numpy.ndarray)

Rückgabetyp : Ein Tensor mit demselben Typ wie der von x.

Code # 1:

import torch 
import numpy 
  
a = numpy.array([1.0, -0.5, 3.4, -2.1, 0.0, -6.5]) 
print(a) 
  
t = torch.from_numpy(a) 
print(t) 

Ausgabe:

[1. -0.5 3.4 -2.1 0. -6.5]
Tensor ([1,0000, -0,5000, 3,4000, -2,1000, 0,0000, -6,5000],
       dtype = torch.float64)

Änderungen am Tensor werden im ndarray wiedergegeben und umgekehrt.