在使用 scikit-learn 時，我可以使用 PyTorch 張量而不是 NumPy 陣列嗎？
我嘗試了 scikit-learn 中的一些方法，比如train_test_splitand StandardScalar，它似乎作業得很好，但是當我使用 PyTorch 張量而不是 NumPy 陣列時，有什么我應該知道的嗎？
根據https://scikit-learn.org/stable/faq.html#how-can-i-load-my-own-datasets-into-a-format-usable-by-scikit-learn上的這個問題：
numpy 陣列或 scipy 稀疏矩陣。其他可轉換為數值陣列的型別，例如 pandas DataFrame 也是可以接受的。
這是否意味著使用 PyTorch 張量是完全安全的？
uj5u.com熱心網友回復：
我不認為 scikit-learn 直接支持 PyTorch 張量。但是你總是可以從 PyTorch 張量中獲取底層的 numpy 陣列
my_nparray = my_tensor.numpy()
然后將其與 scikit 學習功能一起使用。
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/361990.html