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1.1 List --> Arrary: np.array(List 變量)

a = [1, 2, 3, 4]

b = np.array(a)

1.2 Arrary --> List: Array 變量.tolist()

a = [1, 2, 3, 4]

b = np.array(a)c = b.tolist()

2.1 List --> Tensor: torch.Tensor(List 變量)

a = [1, 2, 3, 4]

b = torch.Tensor(a)

2.2 Tensor --> List: Tensor 變量.numpy().tolist()

a = [1, 2, 3, 4]

b = torch.Tensor(a)c = b.numpy().tolist()

這里 c 和 a 的差異在于 List 轉為 Tensor 的時候默認 Tensor 中的數據為 float 類型，所以轉回來的時候會變為浮點數。

3.1 Array --> Tensor: torch.from_numpy(Array 變量)

a = [1, 2, 3, 4]

b = np.array(a)c = torch.from_numpy(b)

3.2 Tensor --> Array: torch.numpy(Tensor 變量)

a = [1, 2, 3, 4]

b = np.array(a)c = torch.from_numpy(b)

d = c.numpy()

如果需要轉換 GPU 上的張量 Tensor，需要將其轉換到 CPU 上，例如 GPU 上的 Tensor ：

a = [1, 2, 3, 4]

b = np.array(a)c = torch.from_numpy(b).cuda()

d = c.numpy()

會報錯： TypeError: can’t convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

這時應該使用

d = c.cpu().numpy()

先放回 CPU 在進行轉換。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的list python 转tensor_Pytorch--Tensor， Numpy--Array，Python--List 相互之间的转换。的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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