ndarray 转 tensor

可以使用 PyTorch 中的 from_numpy() 方法将 ndarray 转换为 tensor。例如：

import torch
import numpy as np

ndarray = np.array([[1, 2], [3, 4]])
tensor = torch.from_numpy(ndarray)

这样就可以将 ndarray 转换为 tensor。

相关问题

ndarray转tensor

在Python中，可以使用NumPy库中的ndarray对象来表示多维数组。而在PyTorch中，可以使用torch库中的Tensor对象来表示多维数组。

要将一个ndarray对象转换为Tensor对象，可以使用以下代码：

import torch
import numpy as np

# 创建一个ndarray对象
ndarray = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 将ndarray对象转换为Tensor对象
tensor = torch.from_numpy(ndarray)

print(tensor)

输出结果为：

tensor([[1, 2],
        [3, 4]], dtype=torch.int32)

在这个例子中，我们首先创建了一个2×2的ndarray对象，然后使用torch.from_numpy()函数将其转换为Tensor对象。注意，在转换时，Tensor对象会继承ndarray对象的数据类型。在这个例子中，ndarray对象的数据类型为int32，因此转换后的Tensor对象的数据类型也为int32。

numpy.ndarray转tensor

可以使用TensorFlow中的`tf.convert_to_tensor`函数将numpy.ndarray转换为tensor。代码如下:

import numpy as np
import tensorflow as tf

ndarray = np.array([1, 2, 3])
tensor = tf.convert_to_tensor(ndarray)

此外，还可以使用`tf.constant`函数创建tensor。代码如下:

import numpy as np
import tensorflow as tf

ndarray = np.array([1, 2, 3])
tensor = tf.constant(ndarray)