如何将Pytorch张量转换为Numpy数组

在这篇文章中，我们将把Pytorch张量转换为NumPy数组。

方法1：使用numpy().

语法: tensor_name.numpy()

例子1：将一维的张量转换为NumPy数组

# importing torch module
import torch
  
# import numpy module
import numpy
  
# create one dimensional tensor with
# float type elements
b = torch.tensor([10.12, 20.56, 30.00, 40.3, 50.4])
  
print(b)
  
# convert this into numpy array using
# numpy() method
b = b.numpy()
  
# display
b

输出:

tensor([10.1200, 20.5600, 30.0000, 40.3000, 50.4000])
array([10.12, 20.56, 30.  , 40.3 , 50.4 ], dtype=float32)

例子2：将二维张量转换为NumPy数组

# importing torch module
import torch
  
# import numpy module
import numpy
  
# create two dimensional tensor with
# integer type elements
b = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], 
                  [4, 5, 6, 7, 8]])
  
print(b)
  
# convert this into numpy array using
# numpy() method
b = b.numpy()
  
# display
b

输出:

tensor([[1, 2, 3, 4, 5],
       [3, 4, 5, 6, 7],
       [4, 5, 6, 7, 8]])
array([[1, 2, 3, 4, 5],
      [3, 4, 5, 6, 7],
      [4, 5, 6, 7, 8]])

方法2：使用numpy.array()方法。

这也用于将张量转换为NumPy数组。

语法: numpy.array(tensor_name)

例子：将二维张量转换为NumPy数组

# importing torch module
import torch
  
# import numpy module
import numpy
  
# create two dimensional tensor with 
# integer type elements
b = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7], 
                  [4, 5, 6, 7, 8]])
  
print(b)
  
# convert this into numpy array using 
# numpy.array() method
b = numpy.array(b)
  
# display
b

输出:

tensor([[1, 2, 3, 4, 5],
       [3, 4, 5, 6, 7],
       [4, 5, 6, 7, 8]])
array([[1, 2, 3, 4, 5],
      [3, 4, 5, 6, 7],
      [4, 5, 6, 7, 8]])