PyTorch 中常见的基础型张量操作 .numpy()、.item()、.detach()、.gpu()、.cpu()

• .numpy()

  • 官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor.numpy
  • 功能：将张量转换为与其共享底层存储的 n 维 numpy 数组

• .item()

  • 官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor.cpu
  • 功能：将张量的值转换为标准的 Python 数值，只有当张量仅含一个元素时才能使用它

• .detach()

  • 官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html#torch.Tensor.detach
  • 功能：返回一个与当前 graph 分离的、不再需要梯度的新张量

• .cuda()

  • 官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor.cuda
  • 功能：将张量拷贝到 GPU 上

• .cpu()

  • 官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor.cpu
  • 功能：将张量拷贝到 CPU 上