numpy与tensor数据类型互换

PyTorch学习笔记：numpy与tensor数据类型互换

numpy转换为tensor

torch.from_numpy(ndarray) → Tensor

tensor转换为numpy

Tensor.numpy() → numpy.ndarray

注意：

• 无论是numpy转换为tensor还是tensor转换为numpy，两者的变换后得到的数据与变换前的数据共享底层存储，即改变一方的数据，另一方的数据也会相应改变。

代码案例

numpy转换为tensor

import torch
import numpy as np
a=np.arange(10).reshape(2,5)
b=torch.from_numpy(a)
print(type(a))
print(type(b))

输出

# 原数据类型
<class 'numpy.ndarray'>
# 转化后数据类型
<class 'torch.Tensor'>

tensor转换为numpy

import torch
import numpy as np
a=torch.arange(10).view(2,5)
b=a.numpy()
print(type(a))
print(type(b))

输出

# 原数据类型
<class 'torch.Tensor'>
# 转化后数据类型
<class 'numpy.ndarray'>

共享底层内存

import torch
import numpy as np
a=torch.arange(10).view(2,5)
b=a.numpy()
print(a)
b[0,1]=99
print(a)
print(b)

输出

# 原始的a
tensor([[0, 1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8, 9]])
# 转化后的
tensor([[ 0, 99,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9]])
[[ 0 99  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]]

转化后的数据相当于是转化前的数据的一个视图，底层的存储数据都是一样的，只要改变一方的数据，另一方也会随着改变。

官方文档

torch.from_numpy()：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.from_numpy.html?highlight=torch%20from_numpy#torch.from_numpy

Tensor.numpy()：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.numpy.html?highlight=torch%20numpy#torch.Tensor.numpy

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