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训练时，输入一般为tensor，但在计算误差时一般用numpy；tensor和numpy的转换采用numpy()和from_numpy这两个函数机型转换。值得注意的是，这两个函数所产生的tensor和numpy是共享相同内存的，而且两者之间转换很快。
import torch
import numpy as np
# Convert tensor to numpy
a = torch.ones(3)
b = a.numpy()
print(a, b)
a += 1
print(a, b)
# Convert numpy to tensor
c = np.ones(3)
d = torch.from_numpy(c)
print(c, d)
c += 1
print(c, d)
输出为：
tensor([1., 1., 1.]) [1. 1. 1.]
tensor([2., 2., 2.]) [2. 2. 2.]
[1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1.], dtype=torch.float64)
[2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
另外，还有一个numpy转换为tensor的函数，但不共享内存，转换较慢
import torch
import numpy as np
e = np.array([1,2,3])
f = torch.tensor(e)
print(e, f)
e += 1
print(e, f)
输出为：
[1 2 3] tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
[2 3 4] tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
再另外介绍一个取数字的函数：item() ，该函数把tensor和numpy的数转化为数的类型。例如，type(a[0])和type(b[0])分别为tensor和numpy，用item()就可以转化为int或float。当要把训练结果写入到excel保存时，只能时python的原生数字形式，该函数就发挥作用了。
print(type(a[1]))
print(type(b[1]))
print(type(a[1].item()))
print(type(b[1].item()))
<class ‘torch.Tensor’>
<class ‘numpy.float32’>
<class ‘float’>
<class ‘float’>
注意·：该函数只能用在对象引用一个数组，不能用在包含一个数组的对象，如a.item()或b.item()
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