tensor和numpy的相互轉換

.numpy()和.from_numpy()負責將tensor和numpy中的陣列互相轉換，共享共同記憶體，不共享位址

torch.tensor()複製資料，但不共享位址

#tensor轉numpy，共享記憶體但不共享位址

a=torch.ones(5)
b=a.numpy(
)print
(a,b)
print(id
(a)==
id(b)
)a+=
1print
(a,b)
print(id
(a)==
id(b)
)b+=
1print
(a,b)
print(id
(a)==
id(b)
)'''
tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) [1. 1. 1. 1. 1.]
false
tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2. 2.]
false
tensor([3., 3., 3., 3., 3.]) [3. 3. 3. 3. 3.]
false
'''

#numpy'轉tenor，同樣共享記憶體

import numpy as np
a=np.ones(5)
b=torch.from_numpy(a)
print
(a,b)
a+=1
print
(a,b)
b+=1
print
(a,b)
'''[1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)
[2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
[3. 3. 3. 3. 3.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)
'''

#torch.tensor複製資料，但是不共享記憶體

c=torch.tensor(a)
a+=1
print
(a,c)
'''[4. 4. 4. 4. 4.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)
'''

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