pytorch ndarray tensor variable list互转

最新推荐文章于 2025-04-07 15:15:42 发布

Mona-abc

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分类专栏： python 文章标签： pytorch

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csnc007/article/details/85230768

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本文详细介绍了PyTorch中张量与NumPy数组之间的转换方法，包括从ndarray到tensor，从tensor到ndarray，以及variable与numpy之间的转换，并特别指出GPU上tensor转numpy的方法。此外，还提到了PyTorch0.4.0版本中Variable与Tensor的整合变化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

头大，本来不打算写，还是写一写，免得忘了

1.ndarray->tensor : b=torch.from_numpy(a)

2.tensor->ndarray: b=a.numpy()

*gpu上的tensor不能直接转为numpy，加b=a.cpu().numpy()

variable和numpy之间的互转要经过tensor

3.variable->numpy

a=torch.autograd.Variabel(torch.FloatTensor(2,3))

b=a.data.numpy()

4.numpy->variable

b=torch.nn.Varible(torch.from_numpy(a))

pytorch0.4.0 新版本中，torch.autograd.Variable 和 torch.Tensor 将同属一类。更确切地说，torch.Tensor 能够追踪日志并像旧版本的 Variable 那样运行; Variable 封装仍旧可以像以前一样工作，但返回的对象类型是 torch.Tensor。这意味着你的代码不再需要变量封装器。https://blog.youkuaiyun.com/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/80105285

5.ndarray->list b=a.tolist() or b=list(a)

6.list->ndarray b=numpy.array(a)