将np.array型的数组转换成tensor并作为梯度更新模型，给出示例代码

可以使用PyTorch中的torch.from_numpy()方法将np.array型的数组转换成tensor，并使用tensor的backward()方法进行梯度更新模型。示例代码如下：

import numpy as np
import torch

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

# 将np.array型的数组转换成tensor
tensor = torch.from_numpy(arr)

# 定义模型
model = torch.nn.Linear(5, 1)

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.MSELoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=.01)

# 前向传播
output = model(tensor)

# 计算损失
loss = criterion(output, torch.tensor([1.]))

# 反向传播
loss.backward()

# 更新模型
optimizer.step()