numpy array轉tensor

1、 

torch.

tensor

(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)   

最推薦

資料類型：和輸入相同，可以使用dtype改變資料類型

拷貝類型：總是深拷貝；  如果資料為tensor，不想拷貝，使用

torch.Tensor.requires_grad_()

 or 

torch.Tensor.detach()

具體參考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.tensor.html#torch.tensor

2、

torch.

as_tensor

(data, dtype=None, device=None)

次推薦

資料類型：和輸入相同；可以使用dtype改變資料類型

拷貝類型：data為tensor，如果dtype和device相同，不拷貝，反之則拷貝；

                  data為numpy，如果dtype相同，device=cpu，不拷貝

具體參考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.as_tensor.html#torch.as_tensor

3、

torch.

from_numpy

(ndarray) 

資料類型：和輸入相同

拷貝類型：淺拷貝；

4、torch.Tensor()

torch.Tensor

 是預設的tensor類型 (

torch.FloatTensor

) 的簡稱.

資料類型：預設Float32

拷貝類型：深拷貝

具體參考：https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/tensors.html

類似的包含8種張量，上連結均有介紹

5、Transform.ToTensor

def transform():
    return Compose([
    ToTensor(),
    ])
data = transform(data)
           

這是我采坑的地方，ToTensor會自動歸一化,也就是 / 255

隻處理三維資料（HWC）,C不一定為3

參考感謝：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/345648168

https://blog.csdn.net/github_28260175/article/details/105382060