python学习(11) - list转tensor的不同方式对比

在做实验的时候，Run win提示'Creating a tensor from a list of numpy.ndarrays is extremely slow'，也就是说将list转tensor速度是很慢的，为了探究这里说的extremely是多大程度的慢，我尝试用以下几种方式将list转tensor并进行对比。

先说结论：

如果list中有ndarrays，则选择list->ndarrays->tensor更快；

如果list中没有ndarrays，则选择list->tensor更快。

1.list->tensor（注：list中的元素不含numpy.ndarrays）

import numpy as np
import torch
import time
l = [i for i in range(50000000)]  # 五千万
stime = time.time()
torch.tensor(l)
etime = time.time()
print(f'用时: {etime-stime}s')
>>>用时: 1.713258981704712s

2. list->tensor（注：list中的元素含numpy.ndarrays）

l = [np.ones(1) for i in range(50000000)]  # 五千万
stime = time.time()
torch.tensor(l)
etime = time.time()
print(f'用时: {etime-stime}s')
用时: 41.249605894088745s

3. list->numpy.ndarrays->tensor（注：list中的元素不含numpy.ndarrays）

import numpy as np
import torch
import time
l = [i for i in range(50000000)]  # 五千万
stime = time.time()
torch.tensor(np.array(l))
etime = time.time()
print(f'用时: {etime-stime}s')
>>>用时: 2.480342388153076s

4.list->numpy.ndarraays->tensor（注：list中的元素含numpy.ndarrays）

l = [np.ones(1) for i in range(50000000)]  # 五千万
stime = time.time()