python中np.ndarray的用法

np.ndarray是NumPy库中的一个多维数组对象。它可以用来存储和操作多维数组数据。通常情况下，我们可以通过NumPy的array函数创建一个ndarray对象。然后，我们可以使用ndarray对象的属性和方法来操作和处理数组数据。

在给定的引用中，有两种方法可以将np.ndarray对象转换为torch.tensor对象。第一种方法是将np.ndarray中的每个元素先转换为ndarray类型，然后再使用torch.tensor命令进行转换。具体的代码如下所示：

import numpy as np
import torch

a = torch.tensor([1, 1, 1])
b = torch.tensor([2, 2, 2])
c = np.array([a, b])
c = [val.numpy() for val in c]
d = torch.tensor(c)

print("print the d: \n {}\n".format(d))
print("d's type is {}".format(type(d)))

另一种方法是先将np.ndarray数组转换为list类型，然后使用torch.stack命令进行转换。具体的代码如下所示：

import numpy as np
import torch

a = torch.tensor([1, 1, 1])
b = torch.tensor([2, 2, 2])
c = np.array([a, b])
d = torch.stack(list(c))

print("print the d: \n {}\n".format(d))
print("d's type is {}".format(type(d)))

这两种方法都可以成功地将np.ndarray对象转换为torch.tensor对象，只是在转换过程中的具体操作有所不同。根据具体的需求，选择适合的方法即可。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [踩坑历险记：can‘t convert np.ndarray of type numpy.object_.](https://blog.csdn.net/qq_42196241/article/details/124483020)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]