为什么要相互转换:
1. 要对tensor进行操作,需要先启动一个Session,否则,我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作,所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组,以及又重新还原为tensor:
2. Torch的Tensor和numpy的array会共享他们的存储空间,修改一个会导致另外的一个也被修改。
学习链接:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book
特别提醒[注意Tensor大小写]
- 最重要的区别
t.Tensor
和t.tensor
:不论输入的类型是什么,t.tensor()
都会进行数据拷贝,不会共享内存;t.Tensor()
与Numpy共享内存,但当Numpy的数据类型和Tensor的类型不一样的时候,数据会被复制,不会共享内存。 - 可使用
t.from_numpy()
或者t.detach()
将Numpy转为Tensor,与原Numpy数据共享内存。
附上实验证明
常规转换:使用t.from_numpy()
将Numpy转为Tensor,使用torch.numpy()
将Tensor转为Numpy
需要注意的情况:使用t.Tensor()
进行转换,发现Numpy的数据类型和Tensor的类型一致,因此共享内存
需要注意的情况:使用t.Tensor()
进行转换,发现Numpy的数据类型和Tensor的类型不一致,因此b与a不共享内存
需要注意的情况:使用t.tensor()
进行转换,只进行数据拷贝,不会共享内存
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