tensor转化为numpy

可以使用numpy()方法将tensor转化为numpy数组，例如：

import torch

# 创建一个tensor
tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 将tensor转化为numpy数组
numpy_array = tensor.numpy()

print(numpy_array)

输出结果为：

array([[1, 2],
       [3, 4]])

相关问题

将tensor转化为numpy

在Python中，可以使用`numpy()`函数将PyTorch张量（tensor）转换为NumPy数组。示例如下：

import torch

# 创建一个tensor
x = torch.rand(3, 4)
print(x)

# 将tensor转换为numpy数组
x_np = x.numpy()
print(x_np)

输出：

tensor([[0.7859, 0.7165, 0.9594, 0.5908],
        [0.9069, 0.0752, 0.5431, 0.6825],
        [0.7306, 0.1635, 0.2345, 0.1770]])
[[0.7859413  0.71647847 0.9594089  0.59084415]
 [0.9069421  0.07516301 0.54306674 0.68253046]
 [0.7305553  0.16349268 0.23447865 0.17696494]]

pytorch将tensor转化为numpy

可以使用`.numpy()`方法将PyTorch Tensor转换为numpy数组。

示例:

import torch
import numpy as np

tensor = torch.randn(3, 3)
numpy_array = tensor.numpy()
print(type(numpy_array))  # <class 'numpy.ndarray'>