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一.前言
本章节我们来讲解张量的类型转换，掌握张量的转换方法，张量的类型转换也是经常使⽤的⼀种操作，是必须掌握的知识点。在本⼩节，我们主要学习如何将 numpy 数组和 PyTorch Tensor 的转化⽅法.
二.张量转换为 numpy 数组
使⽤ Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray 数组，但是共享内存，可以使⽤ copy 函数避免共享。
import torch# 1. 将张量转换为 numpy 数组
def test01():data_tensor = torch.tensor([2, 3, 4])# 使⽤张量对象中的 numpy 函数进⾏转换data_numpy = data_tensor.numpy()print(type(data_tensor))print(type(data_numpy))# 注意: data_tensor 和 data_numpy 共享内存# 修改其中的⼀个，另外⼀个也会发⽣改变# data_tensor[0] = 100data_numpy[0] = 100print(data_tensor)print(data_numpy)if __name__ == '__main__':test01()
结果展示：
<class 'torch.Tensor'>
<class 'numpy.ndarray'>
tensor([100, 3, 4])
[100 3 4]
三.numpy 转换为张量
1. 使⽤ from_numpy 可以将 ndarray 数组转换为 Tensor，默认共享内存，使⽤ copy 函数避免共享。
2. 使⽤ torch.tensor 可以将 ndarray 数组转换为 Tensor，默认不共享内存。
import torch
import numpy as np# 1. 使⽤ from_numpy 函数
def test01():data_numpy = np.array([2, 3, 4])# 将 numpy 数组转换为张量类型# 1. from_numpy# 2. torch.tensor(ndarray)# 浅拷⻉data_tensor = torch.from_numpy(data_numpy)# nunpy 和 tensor 共享内存# data_numpy[0] = 100data_tensor[0] = 100print(data_tensor)print(data_numpy)# 2. 使⽤ torch.tensor 函数
def test02():data_numpy = np.array([2, 3, 4])data_tensor = torch.tensor(data_numpy)# nunpy 和 tensor 不共享内存# data_numpy[0] = 100data_tensor[0] = 100print(data_tensor)print(data_numpy)if __name__ == '__main__':test01()test02()
结果展示：
tensor([100, 3, 4])
[100 3 4]
tensor([100, 3, 4])
[2 3 4]
四.标量张量和数字的转换
对于只有⼀个元素的张量，使⽤ item ⽅法将该值从张量中提取出来。
import torch# 3. 标量张量和数字的转换
def test03():# 当张量只包含⼀个元素时, 可以通过 item 函数提取出该值data = torch.tensor([30, ])print(data.item())data = torch.tensor(30)print(data.item())if __name__ == '__main__':test03()
结果展示：
30
30
五.总结
在本⼩节中, 我们主要学习了 numpy 和 tensor 互相转换的规则, 以及标量张量与数值之间的转换规则。