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如下所示：
import torch
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
'''
pytorch中Variable與torch.Tensor類型的相互轉換
'''
# 1.torch.Tensor轉換成Variablea=torch.randn((5,3))
b=Variable(a)
print('a',a.type(),a.shape)
print('b',type(b),b.shape)
# 2.Variable轉換成torch.Tensor
c=b.data#通過 Variable.data 方法相當于將Variable中的torch.tensor 取出來
print('c',c.type(),c.shape)
'''
torch.tensor與numpy之間的相互轉換
'''
# 3.torch.tensor轉換成numpy
d=c.numpy()
# 4.numpy轉換成torch.tensor
e=torch.from_numpy(d)
print('d',type(d))
print('e',type(e))
'''
numpy和list之間的相互轉換 注意這種轉換只支持one-dimension array
'''
# 5.numpy轉換成list
f1=d.tolist()
f2=list(d)
# 6.list轉換成numpy
g=np.asarray(f2)
print('f1',type(f1))
print('f2',type(f2))
print('g',type(g))
'''
a torch.FloatTensor torch.Size([5, 3])
b <class 'torch.Tensor'> torch.Size([5, 3])
c torch.FloatTensor torch.Size([5, 3])
d <class 'numpy.ndarray'>
e <class 'torch.Tensor'>
f1 <class 'list'>
f2 <class 'list'>
g <class 'numpy.ndarray'>
'''
以上這篇pytorch numpy list類型之間的相互轉換實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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