【转换】pytorch-tensor对象转换回numpy对象

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在pytorch的实际应用中，经常要将tensor对象转换回numpy进行进一步计算或展示

本文讲解如何将pytorch的tensor对象转换回numpy

一、  如何将tensor转换回numpy    

本节讲解如何将tensor对象转换回numpy，和需要注意的事项

01.如何将tensor转换回numpy数组    

使用numpy可以将tensor转换回numpy数组 
示例如下:

import torch
x    = torch.tensor( [[1, 2],[3, 4]])   # 生成一个tensor数据x
np_x = x.numpy()

02. 关于numpy与pytorch对象的内存共享    

必须记住，在用np_x生成x时，np_x与x是指向同一块内存的
改变x的同时会改会np_x，同样，改变np_x会改变x
  示例如下：

import torch
x = torch.tensor( [[1, 2],[3, 4]])   # 生成一个tensor数据x
np_x = x.numpy()
np_x[0] = 9999 
print('np_x:',np_x)
print('x:',x)

运行结果如下：

np_x: [[9999 9999]
          [   3    4]]
x: tensor([[9999, 9999],
           [   3,    4]])

可以看到，改变np_x时，np_x和x都改变了
如果不想这样，在转换为numpy时，就需要进行拷贝，如下

import torch
x = torch.tensor( [[1, 2],[3, 4]])   # 生成一个tensor数据x
np_x = x.numpy().copy()
np_x[0] = 9999 
print('np_x:',np_x)
print('x:',x)

运行结果如下：

np_x: [[9999 9999]
       [   3    4]]
x: tensor([[1, 2],
           [3, 4]])

可以看到，x不再受np_x的影响

二、将tensor转换回数值  

1. 如何将tensor转换回数值变量   

特别地,tensor里只有一个元素时，用item()可以将tensor转换回数值，如下

x = torch.tensor( [1])   # 生成一个tensor数据x2
x.item()

 End