Tensor和NumPy相互轉換的方法是什么

這篇文章主要介紹“Tensor和NumPy相互轉換的方法是什么”，在日常操作中，相信很多人在Tensor和NumPy相互轉換的方法是什么問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Tensor和NumPy相互轉換的方法是什么”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

我們很容易用 numpy() 和 from_numpy() 將 Tensor 和NumPy中的數組相互轉換。

但是需要注意的點是： 這兩個函數所產?生的的 Tensor 和NumPy中的數組共享相同的內存（所以他們之間的轉換很快），改變其中?個時另?個也會改變！！！

還有一個常用的將NumPy中的array轉換成 Tensor 的方法就是 torch.tensor() , 需要注意的
是，此方法總是會進行數據拷貝（就會消耗更多的時間和空間），所以返回的 Tensor 和原來的數據不再共享內存。

Tensor轉NumPy

使用numpy()將 Tensor 轉換成NumPy數組:

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

輸出為：

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數組轉 Tensor

通過使用 from_numpy() 將NumPy數組轉換成 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 ）都支持與NumPy數組相互轉換。

此外上面我們提到還有一個常用的方法就是直接用 torch.tensor() 將NumPy數組轉換成 Tensor ，需要
注意的是該方法總是會進行數據拷貝，返回的 Tensor 和原來的數據不再共享內存。

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

輸出為：

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

到此，關于“Tensor和NumPy相互轉換的方法是什么”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！