Tensor和NumPy相互转换的方法

更新时间：2023年03月19日 14:27:08 作者：AI阿远学长

本文主要介绍了Tensor和NumPy相互转换的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Tensor转NumPy

使用numpy()将 Tensor 转换成NumPy数组:

a = torch.ones(5)
b = a.numpy()
print(a, b)
a += 1
print(a, b)
b += 1
print(a, b)

输出为：

tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) [1. 1. 1. 1. 1.]
tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2. 2.]
tensor([3., 3., 3., 3., 3.]) [3. 3. 3. 3. 3.]

NumPy数组转 Tensor

通过使用 from_numpy() 将NumPy数组转换成 Tensor :

import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
print(a, b)
a += 1
print(a, b)
b += 1
print(a, b)

[1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)
[2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
[3. 3. 3. 3. 3.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)

所有在CPU上的 Tensor （除了 CharTensor ）都支持与NumPy数组相互转换。

此外上面我们提到还有一个常用的方法就是直接用 torch.tensor() 将NumPy数组转换成 Tensor ，需要
注意的是该方法总是会进行数据拷贝，返回的 Tensor 和原来的数据不再共享内存。

c = torch.tensor(a)
a += 1
print(a, c)

输出为：

[4. 4. 4. 4. 4.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)

到此这篇关于Tensor和NumPy相互转换的方法的文章就介绍到这了,更多相关Tensor和NumPy相互转换内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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