无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为 ndarray， 在PyTorch和TensorFlow中为 tensor）都与Numpy的ndarray类似。 但深度学习框架又比Numpy的ndarray多一些重要功能：
首先，GPU很好地支持加速计算，而NumPy仅支持CPU计算；
其次，这些模块下的张量类支持自动微分；
这些功能使得张量类更适合深度学习。
将深度学习框架定义的张量转换为Numpy张量（ndarray）很容易，反之也同样容易。
以PyTorch为例，转换期间Torch类的张量和Numpy的数组 底层内存共享，原地操作更改一个张量也会同时更改另一个张量。
import torch
import numpy
A = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3,4))
B = A.detach().numpy()
C = torch.from_numpy(B)
type(A),type(B),type(C)
结果：
(torch.Tensor , numpy.ndarray , torch.Tensor)
print(A)
print(B)
print(C)
B += 5
print(A)
print(B)
print(C)
上半部分输出：
tensor([[ 0., 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6., 7.],
[ 8., 9., 10., 11.]])
[[ 0. 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6. 7.]
[ 8. 9. 10. 11.]]
tensor([[ 0., 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6., 7.],
[ 8., 9., 10., 11.]])
下半部分输出：
tensor([[ 5., 6., 7., 8.],
[ 9., 10., 11., 12.],
[13., 14., 15., 16.]])
[[ 5. 6. 7. 8.]
[ 9. 10. 11. 12.]
[13. 14. 15. 16.]]
tensor([[ 5., 6., 7., 8.],
[ 9., 10., 11., 12.],
[13., 14., 15., 16.]])
可以看到当我们修改B中数据时，A与D中数据被一同修改了，也就是说使用使用pytorch框架下的方法进行tensor和numpy的转换时，底层内存 共享了。
注意上面的 numpy转化为tensor的操作要与下面 使用numpy生成tensor的操作区分！
D = torch.tensor(B)
print(B)
print(D)
B += 5
print(B)
print(D)
上半部分输出：
[[ 0. 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6. 7.]
[ 8. 9. 10. 11.]]
tensor([[ 0., 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6., 7.],
[ 8., 9., 10., 11.]])
下半部分输出：
[[ 5. 6. 7. 8.]
[ 9. 10. 11. 12.]
[13. 14. 15. 16.]]
tensor([[ 0., 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6., 7.],
[ 8., 9., 10., 11.]])
我们注意到D中数据却没有发生变化，
torch.tensor()是用于tensor对象的创建，类似于numpy中的numpy.array()。上述操作实质是利用ndarray对象B产生了一个新的tensor对象D并开辟了一块 新的内存空间。
print(id(A.storage()),A.storage().data_ptr())
print(id(B),B.ctypes.data)
print(id(C.storage()),C.storage().data_ptr())
print(id(D.storage()),D.storage().data_ptr())
输出结果：
2124245213504 2125774289536
2124245171536 2125774289536
2124208164672 2125774287616
2124245213824 2125774289536
我们可以看到，ABCD四个对象的id号不相同，说明他们是内存中四个不同的变量。而ABD这三个对象的 数据指针指向了内存中的同一地址，说明他们 使用的数据是内存中的同一区域，而对象C则使用了不同的内存区域。
（PS：4月30日更新）
Original: https://blog.csdn.net/qq_50571974/article/details/123207210
Author: 时生丶
Title: 动手学深度学习——数据操作之ndarray与tensor间的转换
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