如何在 PyTorch 中移动 numpy 数组到 CPU 或 GPU?

在 PyTorch 中，如果你想将一个从 numpy 创建的数组 (ndarray) 移动到 CPU 或者 GPU，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，导入 `torch` 和 `numpy` 库：

import torch
import numpy as np

2. 然后，将 numpy 数组转换为 PyTorch 张量 (tensor)。这一步可以自动处理数据类型转换以及设备转移（如果数组在 CPU 上，会被移动到当前设备；如果数组已经在 GPU 上，会保持不变）：

numpy_array = ... # 你的 numpy 数组
pytorch_tensor = torch.from_numpy(numpy_array)

3. 如果你想明确地指定设备（例如，将张量放到 GPU），你可以这样做：
- 转换到 GPU：

     device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
     pytorch_tensor = pytorch_tensor.to(device)

- 或者，如果你知道设备ID（0 表示第一块 GPU，1 表示第二块等），可以用 `.to(device_id)`：

     pytorch_tensor = pytorch_tensor.to(torch.device('cuda:0'))

4. 完成以上步骤后，`pytorch_tensor` 就是一个位于指定设备（CPU 或 GPU）上的张量。