pytorch ndarray tensor variable list互轉

頭大，本來不打算寫，還是寫一寫，免得忘了

1.ndarray->tensor : b=torch.from_numpy(a)

2.tensor->ndarray: b=a.numpy()

*gpu上的tensor不能直接轉爲numpy，加b=a.cpu().numpy()

variable和numpy之間的互轉要經過tensor

3.variable->numpy

a=torch.autograd.Variabel(torch.FloatTensor(2,3))

b=a.data.numpy()

4.numpy->variable

b=torch.nn.Varible(torch.from_numpy(a))

 

pytorch0.4.0 新版本中，torch.autograd.Variable 和 torch.Tensor 將同屬一類。更確切地說，torch.Tensor 能夠追蹤日誌並像舊版本的 Variable 那樣運行; Variable 封裝仍舊可以像以前一樣工作，但返回的對象類型是 torch.Tensor。這意味着你的代碼不再需要變量封裝器。https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/80105285

5.ndarray->list  b=a.tolist() or b=list(a)

6.list->ndarray   b=numpy.array(a)