Variable、Tensor、Numpy的转换

Tensor <——> Numpy

Tensor与Numpy之间可以相互转换：
代码：

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import torch  

import numpy as np  

  

data = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])  

print(data)  

# numpy -> tensor  

data_tensor = torch.from_numpy(data)  

print(data_tensor)  

# tensor -> numpy  

data_numpy = data_tensor.numpy()  

print(data_numpy)  

输出：

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[[ 1  2  3  4  5]  

[ 6  7  8  9 10]]  

tensor([[ 1,  2,  3,  4,  5],  

[ 6,  7,  8,  9, 10]], dtype=torch.int32)  

[[ 1  2  3  4  5]  

[ 6  7  8  9 10]]  

Variable -> Numpy

Variable可以直接转为Numpy：

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import torch  

from torch.autograd import Variable  

  

# 定义一个Variable  

data = Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad = True)  

# Variable -> Numpy  

data_numpy = data.detach().numpy()  

print('Numpy:',data_numpy)  

如果把requires_grad改为False，得到的是Tensor：

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data_false = Variable(data_tensor,requires_grad = False)  

print(data_false)  

输出：

tensor([4.])

Numpy ->Tensor -> Variable

但是Numpy不可以直接转为Variable，所以要借助Tensor进行转换：

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# Numpy --> Variable ( Numpy ->Tensor -> Variable )  

# 1. Numpy ->Tensor  

data_tensor = torch.from_numpy(data_numpy)  

print('Tensor:',data_tensor)  

# 2. Tensor -> Variable  

data_Variable = Variable(data_tensor,requires_grad = True)  

print('Variable:',data_Variable)  

输出：

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Numpy: [4.]  

Tensor: tensor([4.])Variable: tensor([4.], requires_grad=True)  

若试图直接将Numpy转为Variable，

data_Variable = Variable(data_numpy)，会出现如下错误：

来源:https://www.geek-share.com/detail/2774546287.html

总结

以上是生活随笔为你收集整理的Variable、Tensor、Numpy的转换的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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