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在使用pytorch的时候，经常会涉及到两种数据格式tensor和ndarray之间的转换，这里总结一下两种格式的转换：
1. tensor cpu 和tensor gpu之间的转化：
tensor cpu 转为tensor gpu：
tensor_gpu = tensor_cpu.cuda()
> tensor_cpu = torch.ones((2,2))
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
> tensor_gpu = tensor_cpu.cuda()
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]], device='cuda:0')
tensor gpu 转为tensor cpu：
tensor_cpu = tensor_gpu.cuda()
> tensor_gpu.cpu()
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
2. tensor cpu 和 ndarray 之间的转化：
tensor cpu 转为 ndarray：
> np_array= tensor_cpu.numpy()
array([[1., 1.],
[1., 1.]], dtype=float32)
ndarray 转为 tensor cpu：
注：ndarray的默认精度为64位，Tensor的默认精度位32位，所以通过Tensor直接转换的话，精度会转换到32位，若通过from_numpy的方式，则会保留原来64位精度
> torch.from_numpy(np.ones((2,2)))
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]], dtype=torch.float64)
> torch.Tensor(np.ones((2,2)))
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
3. tensor cpu 和 scalar 之间的转化：
如果只是训练了一个简单的分类网络，对单个样本的输出会是一个标量（scalar）
>torch.ones((1,1)).item() 1.0
通过一张图说明三者的转化方式：
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？