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如何将 Pytorch 张量转换成 Numpy 数组？

原文:https://www . geesforgeks . org/how-convert-py torch-tensor-to-numpy-array/

在本文中，我们将把 Pytorch 张量转换成 NumPy 数组。

方法 1:使用 numpy()。

语法: tensor_name.numpy()

示例 1: 将一维张量转换为 NumPy 数组

蟒蛇 3

# importing torch module
import torch

# import numpy module
import numpy

# create one dimensional tensor with
# float type elements
b = torch.tensor([10.12, 20.56, 30.00, 40.3, 50.4])

print(b)

# convert this into numpy array using
# numpy() method
b = b.numpy()

# display
b

输出:

tensor([10.1200, 20.5600, 30.0000, 40.3000, 50.4000])
array([10.12, 20.56, 30\.  , 40.3 , 50.4 ], dtype=float32)

示例 2: 将二维张量转换为 NumPy 数组

蟒蛇 3

# importing torch module
import torch

# import numpy module
import numpy

# create two dimensional tensor with
# integer type elements
b = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], 
                  [4, 5, 6, 7, 8]])

print(b)

# convert this into numpy array using
# numpy() method
b = b.numpy()

# display
b

输出:

tensor([[1, 2, 3, 4, 5],
       [3, 4, 5, 6, 7],
       [4, 5, 6, 7, 8]])
array([[1, 2, 3, 4, 5],
      [3, 4, 5, 6, 7],
      [4, 5, 6, 7, 8]])

方法二:使用 numpy.array()方法。

这也用于将张量转换为 NumPy 数组。

语法: numpy.array(tensor_name)

示例:将二维张量转换为 NumPy 数组

蟒蛇 3

# importing torch module
import torch

# import numpy module
import numpy

# create two dimensional tensor with 
# integer type elements
b = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], 
                  [4, 5, 6, 7, 8]])

print(b)

# convert this into numpy array using 
# numpy.array() method
b = numpy.array(b)

# display
b

输出:

tensor([[1, 2, 3, 4, 5],
       [3, 4, 5, 6, 7],
       [4, 5, 6, 7, 8]])
array([[1, 2, 3, 4, 5],
      [3, 4, 5, 6, 7],
      [4, 5, 6, 7, 8]])
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