爱站程序员基地Tensor 和 NumPy 相互转换常使用 numpy() 和 from_numpy()。需要注意的是： 这两个函数所产生的 Tensor 和 NumPy 中的数组共享相同的内存（所以他们之间的转换很快），改变其中一个时另一个也会改变！Tensor 转 Numpy 数组
a = torch.ones(3)b = a.numpy()print(a)print(b)tensor([1., 1., 1.])[1. 1. 1.]a += 1print(a)print(b)a = a + 1print(a)print(b)tensor([3., 3., 3.])[3. 3. 3.]tensor([4., 4., 4.])[3. 3. 3.]a = torch.ones(3)b = a.numpy()print(a)print(b)b += 1print(a)print(b)b = b+1print(a)print(b)tensor([1., 1., 1.])[1. 1. 1.]tensor([2., 2., 2.])[2. 2. 2.]tensor([2., 2., 2.])[3. 3. 3.]
NumPy 数组转 Tensor
import numpy as npa = np.ones(3)b = torch.from_numpy(a)print(a, b)a += 1print(a, b)b += 1print(a, b)[1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1.], dtype=torch.float64)[2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2.], dtype=torch.float64)[3. 3. 3.] tensor([3., 3., 3.], dtype=torch.float64)
使用 torch.tensor() 将 NumPy 数组转换成 Tensor（不再共享内存）
c = torch.tensor(a)a += 1print(a, c)[4. 4. 4.] tensor([3., 3., 3.], dtype=torch.float64)
