.numpy() 函数有什么作用？答案

【问题标题】：What does the .numpy() function do?.numpy() 函数有什么作用？
【发布时间】：2021-01-06 04:00:35
【问题描述】：

我尝试在线搜索文档，但找不到任何可以给我答案的内容。 .numpy() 函数有什么作用？给出的示例代码是：

y_true = []
for X_batch, y_batch in mnist_test:
    y_true.append(y_batch.numpy()[0].tolist())

【问题讨论】：

标签： numpy tensorflow pytorch

【解决方案1】：

在 Pytorch 和 Tensorflow 中，.numpy() 方法都非常简单。它将tensor 对象转换为numpy.ndarray 对象。这隐含地意味着转换后的张量现在将在 CPU 上进行处理。

【讨论】：

> This implicitly means that the converted tensor will be now processed on the CPU. 这是支持此声明的relevant docstring

【解决方案2】：

在理解某些 PyTorch 功能时遇到问题，您可以询问 help()。

import torch
t = torch.tensor([1,2,3])
help(t.numpy)

输出：

Help on built-in function numpy:

numpy(...) method of torch.Tensor instance
    numpy() -> numpy.ndarray
    
    Returns :attr:`self` tensor as a NumPy :class:`ndarray`. This tensor and the
    returned :class:`ndarray` share the same underlying storage. Changes to
    :attr:`self` tensor will be reflected in the :class:`ndarray` and vice versa.

这个numpy()函数是从torch.Tensor到numpy数组的转换器。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果我们查看下面的这段代码，我们会看到一个简单的示例，其中 .numpy() 自动将张量转换为 numpy 数组。

import numpy as np

ndarray = np.ones([3, 3])

print("TensorFlow operations convert numpy arrays to Tensors automatically")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)


print("And NumPy operations convert Tensors to numpy arrays automatically")
print(np.add(tensor, 1))

print("The .numpy() method explicitly converts a Tensor to a numpy array")
print(tensor.numpy())

在最后第二行代码中，我们看到 tensorflow 官方声明它是 Tensor 到 numpy 数组的转换器。您可以查看here

【讨论】：