如何将pytorchTensor转换为numpy数组?

wbrvyc0a  于 2023-05-17  发布在  其他
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如何将torchTensor转换为numpy?

vddsk6oq

vddsk6oq1#

pytorch doc复制:

a = torch.ones(5)
print(a)

tensor([1.,1.,1.,1.,1.])

b = a.numpy()
print(b)

[1. 1.1.1.1.]
以下是与@John的讨论:
如果Tensor是(或可以是)GPU上的,或者如果它(或它可以)需要grad,则可以使用

t.detach().cpu().numpy()

我建议只根据需要来丑化你的代码。

g9icjywg

g9icjywg2#

你可以尝试以下方法

1. torch.Tensor().numpy()
2. torch.Tensor().cpu().data.numpy()
3. torch.Tensor().cpu().detach().numpy()
zpjtge22

zpjtge223#

另一个有用的方法:

a = torch(0.1, device='cuda')

a.cpu().data.numpy()

回答
array(0.1,dtype=float32)

0dxa2lsx

0dxa2lsx4#

这是fastai core的一个函数:

def to_np(x):
    "Convert a tensor to a numpy array."
    return apply(lambda o: o.data.cpu().numpy(), x)

可能使用来自未来PyTorch库的函数是一个不错的选择。
如果你查看PyTorch Transformers内部,你会发现以下代码:

preds = logits.detach().cpu().numpy()

那么你可能会问为什么需要detach()方法?当我们想要从AD计算图中分离Tensor时,需要它。
仍然注意到CPUTensor和numpy数组是连接的。它们共享相同的存储:

import torch
tensor = torch.zeros(2)
numpy_array = tensor.numpy()
print('Before edit:')
print(tensor)
print(numpy_array)

tensor[0] = 10

print()
print('After edit:')
print('Tensor:', tensor)
print('Numpy array:', numpy_array)

输出:

Before edit:
tensor([0., 0.])
[0. 0.]

After edit:
Tensor: tensor([10.,  0.])
Numpy array: [10.  0.]

第一个元素的值由tensor和numpy数组共享。在tensor中将其更改为10也会在numpy数组中更改它。
这就是为什么我们需要小心,因为改变numpy数组也会改变CPUTensor。

b4lqfgs4

b4lqfgs45#

您可能会发现以下两个功能很有用。

  1. torch.Tensor.numpy()
  2. torch.from_numpy()
iecba09b

iecba09b6#

有时候,如果有“应用”梯度,你首先必须把.detach()函数放在.numpy()函数之前。

loss = loss_fn(preds, labels)
print(loss.detach().numpy())
s2j5cfk0

s2j5cfk07#

x = torch.tensor([0.1,0.32], device='cuda:0')

x.detach().cpu().data.numpy()

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