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Faster R

让我们将张量转换为 NumPy 数组。我们口头这一步的要素是,在数据处置和可视化操作中,盛行的可视化库(如 matplotlib)接受 NumPy 数组格局的数据。虽然像 PyTorch 这样的深度学习库经常使用张量,但这些数据必定转换为 NumPy 格局以启动可视化。在转换环节中,squeeze 函数移除了张量的 1 维并将其紧缩,而 CPU 函数将张量移动到 CPU(假设在 GPU 中)。Numpy 只准许基于 CPU 的操作。参与了必要的代码以在轴上显示 numpy 数据。

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不怕万人阻挡,只怕自己投降
Not afraid of people blocking, I'm afraid their surrender