应用

a = numpy.array([1, 2, 3])
t = torch.from_numpy(a)
t # tensor([ 1,  2,  3])
t[0] = -1
a # array([-1,  2,  3])# T = t.detach()　# detach后还是共享变量，不过是没有grad
# T
# T[0]=-2
# t
# a

API

The returned tensor and ndarray share the same memory. Modifications to the tensor will be reflected in the ndarray and vice versa.

torch.from_numpy(ndarray) → Tensor

参考：
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.from_numpy.html?highlight=from%20numpy#torch.from_numpy

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