这篇文章主要介绍“Tensor和NumPy相互转换的方法是什么”，在日常操作中，相信很多人在Tensor和NumPy相互转换的方法是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Tensor和NumPy相互转换的方法是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！我们很容易用 numpy() 和 from_numpy() 将 Tensor 和NumPy中的数组相互转换。但是需要注意的点是： 这两个函数所产⽣生的的 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！！！还有一个常用的将NumPy中的array转换成 Tensor 的方法就是 torch.tensor() , 需要注意的
是，此方法总是会进行数据拷贝（就会消耗更多的时间和空间），所以返回的 Tensor 和原来的数据不再共享内存。使用numpy()将 Tensor 转换成NumPy数组: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.]通过使用 from_numpy() 将NumPy数组转换成 Tensor :[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.] tenso免费云主机域名r([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。输出为：[4. 4. 4. 4. 4.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)到此，关于“Tensor和NumPy相互转换的方法是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注百云主机网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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