如何将Pytorch autograd.Variable转换为Numpy？

Question

标题说明了一切。我想将PyTorch autograd.Variable转换为等效的numpy数组。在official documentation他们提倡使用a.numpy()获取等效的numpy数组（PyTorch tensor）。但这给了我以下错误：

  

回溯（最近一次调用最后一次）：文件＆＃34; stdin＆＃34;，第1行，在模块中   文件   ＆＃34; /home/bishwajit/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/autograd/variable.py" ;,   第63行，在 getattr 中引发AttributeError（name）AttributeError：   numpy的

有什么办法可以绕过这个吗？

Answer 1

两种可能的情况

• 使用GPU ：如果您尝试将cuda float-tensor直接转换为numpy，如下所示，则会产生错误。

    

  x.data.numpy（）

       

  RuntimeError：不支持FloatTensor的numpy转换

  所以，你不能将cuda float-tensor直接转换为numpy，而则必须首先将其转换为cpu float-tensor，然后尝试转换为numpy，如下所示。

    

  x.data.cpu（）。numpy的（）

• 使用CPU：转换CPU张量很简单。

    

  x.data.numpy（）

Answer 2

我找到了方法。实际上，我可以先使用Tensor从autograd.Variable中提取a.data数据。然后其余部分非常简单。我只是使用a.data.numpy()来获取等效的numpy数组。以下是步骤：

a = a.data  # a is now torch.Tensor
a = a.numpy()  # a is now numpy array