Tensor与NumPy转换

核心转换方法

1. Tensor → NumPy

   np_array_from_tensor = tensor_A.numpy()  # 使用.numpy()方法直接转换
   

   • 适用场景：需要使用NumPy生态工具（如Matplotlib绘图、SciPy计算）时
   • 注意：仅CPU上的Tensor支持此操作，GPU Tensor需先调用.cpu()

2. NumPy → Tensor

   tensor_from_np = torch.from_numpy(np_array_from_tensor)  # 从数组创建Tensor
   

   • 优势：比torch.tensor()更高效（不复制数据）
   • 限制：仅支持CPU数组，且数据类型需与PyTorch兼容

关键特性：内存共享机制

代码中通过修改NumPy数组后Tensor随之变化的现象，揭示了两者的底层关联：

np_array_from_tensor[0, 0] = 999  # 修改NumPy数组
pr