张量转换为numpy数组

可以使用`.numpy()`方法将张量（Tensor）转换为 NumPy 数组（numpy.ndarray）。示例代码如下：

import torch

# 创建一个张量
tensor = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 将张量转换为 numpy 数组
numpy_array = tensor.numpy()

print(numpy_array)

输出：

array([[1., 2.],
       [3., 4.]], dtype=float32)

需要注意的是，如果张量在 GPU 上，需要先将其移动到 CPU 上再进行转换。可以使用`.cpu()`方法将张量移动到 CPU 上。示例代码如下：

import torch

# 创建一个张量并将其移动到 GPU 上
tensor = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]).cuda()

# 将张量移动到 CPU 上并转换为 numpy 数组
numpy_array = tensor.cpu().numpy()

print(numpy_array)

输出：

array([[1., 2.],
       [3., 4.]], dtype=float32)