[Pytorch] tensor to list (list to tensor), list to array (array to list), array to tensor (tensor to array)

Python의 Pytorch framework와 Numpy library를 이용하다 보면 서로 사용하는 자료형 차이가 있어 많은 어려움이 있다.

 

한눈에 정리된 자료를 찾을 수 없어서 많은 고생을 했다.

3가지 자료형을 자유자재로 넘어가기 위해서 이렇게 정리를 하였다.

이를 바탕으로 코딩하는데 도움이 되었으면 한다.

 

1. Python의 자료형 
= list (리스트) 

 

2. Numpy의 기본 자료형
= array (배열, ndarray)


3. Pytorch의 자료형
= Tensor (텐서, ndarray와 유사한 자료형)

 

 

 

4. 자료형 변환 (6가지)

 

(1) tensor to list 
a # tensor 
a = a.tolist() #list 

(2) list to tensor 
a = [] #list 
a = torch.tensor(a) #tensor 자료형 인스턴스 생성
a = torch.as_tensor(a) #tensor 자료형 view 생성 

(3) list to array
a = [] #list
a = np.array(a) #array

(4) array to list
a #array
a = a.tolist() #list

(5) array to tensor
a  # array
a = torch.tensor(a) #tensor 자료형 인스턴스 생성  
a = torch.as_tensor(a) #tensor 자료형 view 생성
a = torch.from_numpy(a) #tensor 자료형 view 생성

(6) tensor to array
a #tensor
a = a.numpy() # array