前言
最近使用 Numpy包与Pytorch写神经网络时，经常需要两者彼此转换，故用此笔记记录码代码时踩（菜）过的坑，网上有人说：
Pytorch 又被称为 GPU 版的 Numpy，二者的许多功能都有良好的一一对应。
但在使用时还是得多多注意，一个不留神就陷入到了 一根烟一杯酒，一个Bug找一宿 的地步。
1.1、numpy ——> to
本文来源gao!%daima.com搞$代*!码网1
rch
使用 torch.from_numpy() 转换，需要注意，两者共享内存。例子如下：
import torch
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print('转换后a', a)
print('转换后b', b)
# 显示
转换后a [2 3 4]
转换后b tensor([2, 3, 4], dtype=torch.int32)
1.2、torch——> numpy
使用 .numpy() 转换，同样，两者共享内存。例子如下：
import torch
import numpy as np
a = torch.zeros((2, 3), dtype=torch.float)
c = a.numpy()
np.add(c, 1, out=c)
print('a:', a)
print('c：', c)
# 结果
a: tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
c： [[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
需要注意的是，如果将程序中的 np.add(c, 1, out=c) 改成 c = c + 1 会发现两者貌似不共享内存了，其实不然，原因是后者相当于改变了 c 的存储地址。可以使用 id(c) 发现c的内存位置变了。
补充：pytorch中tensor数据和numpy数据转换中注意的一个问题
在pytorch中，把numpy.array数据转换到张量tensor数据的常用函数是torch.from_numpy(array)或者torch.Tensor(array)，第一种函数更常用。
下面通过代码看一下区别：
import numpy as np
import torch
a=np.arange(6,dtype=int).reshape(2,3)
b=torch.from_numpy(a)
c=torch.Tensor(a)
a[0][0]=10
print(a,'\n',b,'\n',c)
[[10 1 2]
[ 3 4 5]]
tensor([[10, 1, 2],
[ 3, 4, 5]], dtype=torch.int32)
tensor([[0., 1., 2.],
[3., 4., 5.]])
c[0][0]=10
print(a,'\n',b,'\n',c)
[[10 1 2]
[ 3 4 5]]
tensor([[10, 1, 2],
[ 3, 4, 5]], dtype=torch.int32)
tensor([[10., 1., 2.],
[ 3., 4., 5.]])
print(b.type())
torch.IntTensor
print(c.type())
torch.FloatTensor
可以看出修改数组a的元素值，张量b的元素值也改变了，但是张量c却不变。修改张量c的元素值，数组a和张量b的元素值都不变。
这说明torch.from_numpy(array)是做数组的浅拷贝，torch.Tensor(array)是做数组的深拷贝。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持搞代码。
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转载请注明原文链接：解决Numpy与Pytorch彼此转换时的坑
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