如何详细总结PyTorch Tensor与NumPy ndarray之间的转换方法？

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在PyTorch使用中，经常会涉及到两种数据格式tensor和ndarray之间的转换。以下简要总结两种格式的转换：

1. tensor cpu 和 tensor gpu 之间的转换： - tensor cpu 转换为 tensor gpu： python tensor_gpu=tensor_cp.to('cuda')

在使用pytorch的时候，经常会涉及到两种数据格式tensor和ndarray之间的转换，这里总结一下两种格式的转换：

1. tensor cpu 和tensor gpu之间的转化：

tensor cpu 转为tensor gpu：
tensor_gpu = tensor_cpu.cuda()

>>> tensor_cpu = torch.ones((2,2)) tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) >>> tensor_gpu = tensor_cpu.cuda() tensor([[1., 1.], [1., 1.]], device='cuda:0')

tensor gpu 转为tensor cpu：
tensor_cpu = tensor_gpu.cuda()

>>> tensor_gpu.cpu() tensor([[1., 1.], [1., 1.]])

2. tensor cpu 和 ndarray 之间的转化：

tensor cpu 转为 ndarray：

>>> np_array= tensor_cpu.numpy() array([[1., 1.], [1., 1.]], dtype=float32)

ndarray 转为 tensor cpu：
注：ndarray的默认精度为64位，Tensor的默认精度位32位，所以通过Tensor直接转换的话，精度会转换到32位，若通过from_numpy的方式，则会保留原来64位精度

>>> torch.from_numpy(np.ones((2,2))) tensor([[1., 1.], [1., 1.]], dtype=torch.float64) >>> torch.Tensor(np.ones((2,2))) tensor([[1., 1.], [1., 1.]])

3. tensor cpu 和 scalar 之间的转化：

如果只是训练了一个简单的分类网络，对单个样本的输出会是一个标量（scalar）

>>>torch.ones((1,1)).item() 1.0

通过一张图说明三者的转化方式：

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