Функция from_numpy

Функция from_numpy создает тензор из переданного массива NumPy. Первым параметром функция принимает массив NumPy. Важно, что полученный тензор разделяет память с исходным массивом, поэтому изменения в одном объекте отражаются в другом.

Синтаксис

torch.from_numpy(ndarray)

Пример

Давайте создадим тензор из массива NumPy:

import torch
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
t = torch.from_numpy(arr)
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([1, 2, 3, 4, 5])

Пример

Давайте изменим элемент в тензоре и проверим, что массив тоже изменился:

import torch
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
t = torch.from_numpy(arr)
t[0] = 100
print(arr)

Результат выполнения кода:

[100 2 3 4 5]

Как видите, массив изменился, так как тензор и массив используют одну и ту же область памяти.

Пример

Давайте создадим двумерный тензор из двумерного массива:

import torch
import numpy as np

arr = np.array([
	[1, 2, 3],
	[4, 5, 6],
])
t = torch.from_numpy(arr)
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[1, 2, 3],
	[4, 5, 6],
])

Смотрите также

функцию tensor,
которая создает тензор из списка или кортежа
функцию as_tensor,
которая преобразует данные в тензор с сохранением памяти
функцию asarray,
которая создает тензор из различных типов данных
функцию zeros_like,
которая создает тензор из нулей по форме другого тензора