把np.array转换成张量

如果你使用的是PyTorch，可以使用torch.tensor()函数将一个numpy数组转换为张量。示例代码如下：

import numpy as np
import torch

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

# 将numpy数组转换为张量
tensor = torch.tensor(arr)

print(tensor)

这将输出：

tensor([1, 2, 3, 4, 5])

如果你想要将一个多维的numpy数组转换为张量，也可以使用torch.tensor()函数，并指定维度。例如：

import numpy as np
import torch

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

# 将numpy数组转换为张量
tensor = torch.tensor(arr)

print(tensor)

这将输出：

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

注意：使用torch.tensor()函数创建的张量与原始numpy数组共享内存，因此对于原始数组的任何修改都会反映在张量中。如果你想要创建一个张量的副本，可以使用torch.Tensor.clone()函数。