tensor与numpy、array的转换，针对RuntimeError: Can‘t call numpy() on Variable that requires grad问题

首先我是看了之前的总结，也就是使用下面，但是仍然报错.

1. tensor转numpy： x.numpy()

a = torch.ones(5)
print(a)     ##输出：tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
 
转换：
b = a.numpy()
print(b)     ##输出：[1. 1. 1. 1. 1.]

依然报错：

RuntimeError: Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead.

原因：我是将bert训练完的tensor转array，里面是带有梯度的，此时直接将其转换为numpy数据会破坏计算图，因此numpy拒绝进行数据转换，实际上这是对开发者的一种提醒。如果自己在转换数据时不需要保留梯度信息，可以在变量转换之前添加detach()调用。假设原来的写法是：

b=a.numpy()

改为：

b=a.detach().numpy()

2.numpy转tensor： torch.from_numpy(x)

import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)   ##[1. 1. 1. 1. 1.]
print(b)   ##tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)

numpy转tensor：tensorflow版本:

b=tf.convert_to_tensor(a)