如何评价一个网站的网站建设,餐饮网站建设目标,网页服务器一年多少钱,确定网站风格我的问题是创建一个列表x[]#xff0c;然后不断读入数据使用x.append(sample)#xff0c;chatgpt说这样转化比较低效#xff0c;如果预先知道样本个数#xff0c;可以用numpy来创建数组#xff0c;再用索引x[i]sample赋值第二种方法更快#xff0c;直接用numpy转化一下np…我的问题是创建一个列表x[]然后不断读入数据使用x.append(sample)chatgpt说这样转化比较低效如果预先知道样本个数可以用numpy来创建数组再用索引x[i]sample赋值第二种方法更快直接用numpy转化一下np.array(list_of_ndarrays) 这个警告是因为你在将一个包含多个 numpy ndarrays 的列表直接转换为 PyTorch 的 tensor。这样做会非常慢建议先将这些 ndarrays 转换为单个 numpy ndarray然后再转换为 tensor。你可以按照以下步骤来实现这一点
将列表转换为 numpy ndarray使用 numpy.array() 将列表中的多个 numpy ndarrays 合并为一个单一的 numpy ndarray。将 numpy ndarray 转换为 PyTorch tensor使用 torch.tensor() 或 torch.from_numpy()。
以下是一个示例代码
import numpy as np
import torch# 假设你有一个包含多个 numpy ndarrays 的列表
list_of_ndarrays [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6]), np.array([7, 8, 9])]# 将列表转换为单个 numpy ndarray
combined_ndarray np.array(list_of_ndarrays)# 将 numpy ndarray 转换为 PyTorch tensor
tensor torch.tensor(combined_ndarray)print(tensor)这样做不仅可以避免警告还能提高代码的效率。
