Méthode Tensor vers numpy : 1. Créez d'abord un objet Tensor x ; 2. Utilisez la fonction numpy() pour le convertir en un tableau NumPy numpy_array ; 3. En imprimant numpy_array, vous pouvez afficher le tableau NumPy converti.
Le système d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, ordinateur Dell G3.
En Python, vous pouvez utiliser la fonction numpy() pour convertir un objet Tensor en un tableau NumPy. Voici l'exemple de code pour convertir un Tensor en un tableau NumPy :
import paddle # 创建一个Tensor对象 x = paddle.to_tensor([1, 2, 3, 4, 5]) # 将Tensor转换为NumPy数组 numpy_array = x.numpy() print(numpy_array)
Dans l'exemple ci-dessus, un objet Tensor x est d'abord créé puis converti en un tableau NumPy numpy_array à l'aide de la fonction numpy(). Enfin, le tableau NumPy converti peut être visualisé en imprimant numpy_array.
Il convient de noter que la conversion entre les tableaux Tensor et NumPy est une mémoire partagée, c'est-à-dire que les données entre eux sont partagées. Cela signifie que les modifications apportées au tableau NumPy affectent également l'objet Tensor d'origine. Si vous devez interrompre le partage, vous pouvez utiliser la méthode numpy().copy() pour créer une nouvelle copie du tableau NumPy.
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