如下所示：

import torchfrom torch.autograd import Variableimport numpy as np'''pytorch中Variable与torch.Tensor类型的相互转换''' # 1.torch.Tensor转换成Variablea=torch.randn((5,3))b=Variable(a)print('a',a.type(),a.shape)print('b',type(b),b.shape) # 2.Variable转换成torch.Tensorc=b.data#通过 Variable.data 方法相当于将Variable中的torch.tensor 取出来print('c',c.type(),c.shape) '''torch.tensor与numpy之间的相互转换'''# 3.torch.tensor转换成numpyd=c.numpy()# 4.numpy转换成torch.tensore=torch.from_numpy(d)print('d',type(d))print('e',type(e)) '''numpy和list之间的相互转换 注意这种转换只支持one-dimension array'''# 5.numpy转换成listf1=d.tolist()f2=list(d)# 6.list转换成numpyg=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'>'''

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