.numpy（）函数的作用是什么？

我试着在网上搜索文档，但找不到任何答案。

.numpy（）

函数做什么？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())

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在Pytorch和Tensorflow中，

.numpy（）

方法非常简单。它将

tensor

对象转换为

numpy.ndarray

对象。这意味着转换后的张量现在将在CPU上处理。

如果在理解某个PyTorch函数时遇到问题，可以询问

帮助（）

输出：

此函数是从torch.Tensor到numpy数组的转换

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

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.