将 PyTorch 变量复制到 Numpy 数组答案

【问题标题】：Copying a PyTorch Variable to a Numpy array将 PyTorch 变量复制到 Numpy 数组
【发布时间】：2018-08-17 03:39:00
【问题描述】：

假设我在 GPU 中有一个 PyTorch 变量：

var = Variable(torch.rand((100,100,100))).cuda()

复制（不是桥接）这个变量到 NumPy 数组的最佳方法是什么？

var.clone().data.cpu().numpy()

或

var.data.cpu().numpy().copy()

通过运行快速基准测试，.clone() 比.copy() 稍快。但是，.clone() + .numpy() 将创建一个 PyTorch 变量和一个 NumPy 桥，而.copy() 将创建一个 NumPy 桥 + 一个 NumPy 数组。

【问题讨论】：

标签： numpy deep-learning pytorch tensor

【解决方案1】：

因为clone() 是recorded by AD，第二个选项不那么强烈。有few options你也可以考虑。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个非常有趣的问题。据我说，这个问题有点基于意见，我想就此分享我的意见。

从以上两种方法中，我更喜欢第一种（使用clone()）。由于您的目标是复制信息，因此本质上您需要投入额外的内存。 clone() 和 copy() 应该占用相似的存储量，因为创建 numpy 桥不会导致额外的内存。另外，我不明白你的意思，copy() 将创建两个 numPy 数组。正如你提到的，clone() 比 copy() 快，我认为使用 clone() 没有任何其他问题。

如果有人可以提供一些反驳论点，我很想再考虑一下。

【讨论】：

感谢您的回答。我编辑了我的问题以澄清“两个 numpy”部分。