python - 从浮点数字符串中获取torch.tensor

Question

我们可以将 1 维浮点数组（以空格分隔的数字存储在文本文件中）转换为 numpy 数组或 Torch 张量，如下所示。

line = "1 5 3 7 4"
np_array = np.fromstring(line, dtype='int', sep=" ")

np_array
>> array([1, 5, 3, 7, 4])

要将上面的 numpy 数组转换为 Torch 张量，我们可以执行以下操作：

torch_tensor = torch.tensor(np_array)
torch_tensor
>>tensor([1, 5, 3, 7, 4])

如何在torch.Tensor不将它们转换为 numpy 数组的情况下将一串由空格分隔的数字直接转换为 a？我们也可以通过在一个空格处拆分字符串，将它们映射到 int 或 float，然后将其输入到torch.tensor. 但是像numpy's fromstring，pytorch中有没有这样的方法？

标签： pythonnumpypytorchtensor

Answer 1

关于什么

x = torch.tensor(list(map(float, line.split(' '))), dtype=torch.float32)