将GPU里的tensor转化为数组

可以使用PyTorch中的`.cpu().numpy()`方法将GPU中的Tensor转换为NumPy数组。例如，假设你的Tensor名为`gpu_tensor`，可以使用以下代码将其转换为数组：

import numpy as np
cpu_array = gpu_tensor.cpu().numpy()

这将返回一个NumPy数组`cpu_array`，其中包含GPU Tensor中相同的数据。请注意，此方法只适用于可以在CPU上容纳的小型张量，对于大型张量，应该使用内存分页技术来转移数据。

相关问题

怎么将tensor转数组

你可以使用 PyTorch 中的 `numpy()` 方法将 tensor 转换为 numpy 数组。示例如下：

import torch

# 创建一个 2x2 的 tensor
tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 将 tensor 转换为 numpy 数组
array = tensor.numpy()

print(array)

输出结果为：

array([[1, 2],
       [3, 4]], dtype=int64)

注意，如果你想在 GPU 上创建 tensor，需要先将它转移到 CPU 上才能将其转换为 numpy 数组。可以使用 `cpu()` 方法将 tensor 转移到 CPU 上，如下所示：

import torch

# 在 GPU 上创建一个 2x2 的 tensor
tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]).cuda()

# 将 tensor 转移到 CPU 上，并将其转换为 numpy 数组
array = tensor.cpu().numpy()

print(array)

如果你正在使用其他的深度学习框架，可以查看相应的文档了解如何将 tensor 转换为数组。

def choose_action(self, state): state = np.array([state]) # 先转成数组再转tensor更高效 state = torch.tensor(state, dtype=torch.float).to(self.device) dist = self.actor(state) value = self.critic(state) action = dist.sample() probs = torch.squeeze(dist.log_prob(action)).item() if self.continuous: action = torch.tanh(action) else: action = torch.squeeze(action).item() value = torch.squeeze(value).item() return action, probs, value

这段代码是一个 PyTorch 实现的 Actor-Critic 算法中的选择动作函数，它接收一个状态 state，并输出一个动作 action、一个概率 probs 和一个价值 value。

具体来说，这个函数首先将 state 转换成一个 numpy 数组，然后将其转换成一个 PyTorch 的 tensor，最后将其移动到指定设备（比如 CPU 或 GPU）上。

接着，函数使用 self.actor 对状态进行前向传播，得到一个分布 dist（比如高斯分布或者离散分布），以及一个值 value（用于评估当前状态的好坏）。

然后，函数从 dist 中采样一个动作 action，并计算出采样该动作的概率 probs（在连续动作空间中，采样后需要进行一定的变换）。

最后，函数将动作 action、概率 probs 和价值 value 返回。

整个过程中，需要注意数据类型的转换和维度的处理，以确保代码的正确性。