最重要的區別t.tensor和t.tensor：不論輸入的型別是什麼，t.tensor()都會進行資料拷貝，不會共享記憶體；t.tensor()與numpy共享記憶體，但當numpy的資料型別和tensor的型別不一樣的時候，資料會被複製，不會共享記憶體。
可使用t.from_numpy()或者t.detach()將numpy轉為tensor，與原numpy資料共享記憶體。
常規轉換：使用t.from_numpy()將numpy轉為tensor，使用torch.numpy()將tensor轉為numpy
需要注意的情況：使用t.tensor()進行轉換，發現numpy的資料型別和tensor的型別一致，因此共享記憶體
需要注意的情況：使用t.tensor()進行轉換，發現numpy的資料型別和tensor的型別不一致，因此b與a不共享記憶體
需要注意的情況：使用t.tensor()進行轉換，只進行資料拷貝，不會共享記憶體
pytorch之tensor型別間的相互轉換
import torch tensor torch.randn 3,5 print tensor torch.long 將tensor投射為long型別 long tensor tensor.long print long tensor torch.half 將tensor投射為半精度浮點型別 ha...
Pytorch快速入門一 Tensor
tensor 可以簡單地認為是乙個陣列，且支援高效的科學計算。基礎操作 從儲存角度講，可以分為以下兩類 tensor和numpy的相互轉換。tensor 和numpy共享記憶體，所以互相轉換的速度非常快。這也意味著，如果其中乙個變了，另外乙個也會變。import torch as t a t.one...
pytorch的tensor與numpy陣列共享值
網上的很多部落格說tensor與numpy陣列共享記憶體，這是錯誤的 先給結論 tensor與numpy陣列共享部分記憶體，說共享值更嚴謹，且有條件 看 a torch.ones 2,2 b a.numpy print id a print id b 輸出 3030786996336 3030755...