数组转化为tensor

在PyTorch和TensorFlow中，可以通过torch.tensor()和tf.convert_to_tensor()方法将数组转换为Tensor对象。以下是一个示例：

在PyTorch中：

import torch
import numpy as np

# 创建一个2x3的数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将数组转换为Tensor对象
t = torch.tensor(arr)

# 打印数组和Tensor对象
print("Array:", arr)
print("Tensor:", t)

输出：

Array: [[1 2 3]
 [4 5 6]]
Tensor: tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])

在TensorFlow中：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建一个2x3的数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将数组转换为Tensor对象
t = tf.convert_to_tensor(arr)

# 打印数组和Tensor对象
print("Array:", arr)
print("Tensor:", t)

输出：

Array: [[1 2 3]
 [4 5 6]]
Tensor: tf.Tensor(
[[1 2 3]
 [4 5 6]], shape=(2, 3), dtype=int64)

可以看到，两种方法都可以将数组转换为Tensor对象。