Python PyTorch from_numpy()

PyTorch 是 Facebook 开发的开源机器学习库。它用于深度神经网络和自然语言处理目的。

函数torch.from_numpy()支持将 numpy 数组转换为 PyTorch 中的张量。它期望输入为 numpy 数组（numpy.ndarray）。输出类型是张量。返回的张量和 ndarray 共享相同的内存。返回的张量不可调整大小。

它目前接受 ndarray，dtype 为 numpy.float64、numpy.float32、numpy.float16、numpy.int64、numpy.int32、numpy.int16、numpy.int8、numpy.uint8 和 numpy.bool。

Syntax: torch.sinh(ndarray)

Parameters:
ndarray: Input Numpy array (numpy.ndarray)

Return type: A tensor with the same type as that of x.

代码#1：

# Importing the PyTorch library
import torch
import numpy
  
# A numpy array of size 6
a = numpy.array([1.0, -0.5, 3.4, -2.1, 0.0, -6.5])
print(a)
  
# Applying the from_numpy function and
# storing the resulting tensor in 't'
t = torch.from_numpy(a)
print(t)

输出：

[ 1.  -0.5  3.4 -2.1  0.  -6.5]
tensor([ 1.0000, -0.5000,  3.4000, -2.1000,  0.0000, -6.5000],
       dtype=torch.float64)

对张量的修改将反映在 ndarray 中，反之亦然。