PyTorch 的张量（Tensor）与 NumPy 的数组（Array）区别

Juchecar
431 阅读4分钟

下面我会用通俗易懂的方式，向初学者解释 PyTorch 的张量（Tensor） 和 NumPy 的数组（Array） 的区别，并通过代码示例帮助你理解。

🌟 一句话总结区别：

PyTorch 的张量和 NumPy 数组功能相似，但 PyTorch 张量支持 GPU 加速和自动求导（用于深度学习），而 NumPy 只能在 CPU 上运行，也不支持自动求导。

一、相似之处（先建立熟悉感）

PyTorch 的 Tensor 和 NumPy 的 ndarray 都是用来存储和操作多维数据的，比如：

  • 向量（1维）
  • 矩阵（2维）
  • 图像（3维或4维）
  • 批量数据（4维）

它们都支持：

  • 数学运算（加减乘除）
  • 广播机制
  • 索引和切片
  • 形状变换（reshape）

二、核心区别（重点来了！）

特性NumPy 数组 (ndarray)PyTorch 张量 (Tensor)
运行设备只能在 CPU 上运行可以在 CPU 或 GPU 上运行
自动求导❌ 不支持✅ 支持（requires_grad=True）
深度学习支持❌ 不适合✅ PyTorch 的核心数据结构
GPU 加速❌ 不支持✅ 支持（通过 .to("cuda")）
与神经网络集成❌ 不行✅ 可直接用于模型训练

三、代码示例对比

我们通过几个例子来直观感受它们的异同。

✅ 示例1：创建数组/张量

import numpy as np
import torch

# NumPy 创建数组
np_array = np.array([1, 2, 3])
print("NumPy array:", np_array)

# PyTorch 创建张量
pt_tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
print("PyTorch tensor:", pt_tensor)

输出：

NumPy array: [1 2 3]
PyTorch tensor: tensor([1, 2, 3])

👉 看起来几乎一样！

✅ 示例2：数学运算（加法）

# NumPy
a_np = np.array([1, 2, 3])
b_np = np.array([4, 5, 6])
c_np = a_np + b_np
print("NumPy 加法:", c_np)

# PyTorch
a_pt = torch.tensor([1, 2, 3])
b_pt = torch.tensor([4, 5, 6])
c_pt = a_pt + b_pt
print("PyTorch 加法:", c_pt)

输出：

NumPy 加法: [5 7 9]
PyTorch 加法: tensor([5, 7, 9])

👉 运算方式完全一样！

✅ 示例3：自动求导（PyTorch 特有！）

这是 PyTorch 的核心优势——可以自动计算梯度，用于训练神经网络。

import torch

# 创建一个需要求导的张量
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)

# 定义一个函数：y = x^2
y = x ** 2

# 自动求导（反向传播）
y.backward()

# 查看梯度 dy/dx = 2x = 4
print("梯度:", x.grad)  # 输出: tensor(4.)

👉 NumPy 做不到这一点！你得手动算导数。

✅ 示例4：GPU 加速（PyTorch 特有！）

# 检查是否有 GPU
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print("使用设备:", device)

# 创建在 GPU 上的张量
gpu_tensor = torch.tensor([1, 2, 3]).to(device)
print("GPU tensor:", gpu_tensor)

# 大矩阵运算会明显更快（如果用 GPU）
large_tensor = torch.randn(10000, 10000).to(device)
result = torch.matmul(large_tensor, large_tensor)  # 矩阵乘法

👉 NumPy 只能在 CPU 上跑，没法利用 GPU 加速。

✅ 示例5：相互转换（很方便！）

PyTorch 和 NumPy 可以轻松互相转换：

# PyTorch Tensor → NumPy Array
pt = torch.tensor([1, 2, 3])
np_from_pt = pt.numpy()
print("转成 NumPy:", np_from_pt)

# NumPy Array → PyTorch Tensor
np_arr = np.array([4, 5, 6])
pt_from_np = torch.from_numpy(np_arr)
print("转成 Tensor:", pt_from_np)

⚠️ 注意事项

  1. GPU 上的 Tensor 不能直接转 NumPy
    ❌ 错误：gpu_tensor.numpy()
    ✅ 正确：gpu_tensor.cpu().numpy()

  2. requires_grad 只对浮点张量有效
    整数类型（如 int64）不能求导。

  3. PyTorch 默认类型更严格
    例如：torch.tensor([1,2,3]) 是 int64，而浮点运算常需 float32。

四、总结（小白也能记住）

你想做什么？用哪个？
学习 Python 数据处理、统计、绘图✅ NumPy
图像处理、CSV 数据分析✅ NumPy + Pandas
做深度学习、训练神经网络、用 GPU✅ PyTorch Tensor
快速原型 + GPU 加速 + 自动求导✅ PyTorch
和 PyTorch 模型交互✅ 必须用 Tensor
从 NumPy 数据开始训练模型✅ torch.from_numpy(...) 转成 Tensor
把训练结果画图分析✅ .numpy() 转回 NumPy

🔔 小贴士：PyTorch 的设计非常像 NumPy，就是为了让你从 NumPy 过渡得更自然！

✅ 一句话送给你：

NumPy 是数据科学的基础工具，PyTorch 是深度学习的超级引擎 —— 它们的“数组”很像，但 PyTorch 更强大，尤其适合 AI 训练。

当然可以！下面是一份专为初学者设计的「PyTorch vs NumPy」对比速查表（Cheat Sheet），简洁明了，方便你快速查阅和记忆。

🧩 PyTorch Tensor vs NumPy Array 速查表

功能NumPy (ndarray)PyTorch (Tensor)说明
✅ 创建数组/张量np.array([1, 2, 3])torch.tensor([1, 2, 3])用法几乎一样
✅ 创建零矩阵np.zeros((2, 3))torch.zeros(2, 3)注意 PyTorch 不用双括号
✅ 创建随机数np.random.rand(2, 3)torch.rand(2, 3)生成 [0,1) 均匀分布
✅ 数学运算a + b, a * ba + b, a * b支持相同运算符
✅ 矩阵乘法np.dot(a, b) 或 a @ btorch.matmul(a, b) 或 a @ b推荐用 @
✅ 形状变换arr.reshape(3, 4)tensor.reshape(3, 4)用法一致
✅ 查看形状arr.shapetensor.shape 或 tensor.size()一样
✅ 索引与切片arr[0], arr[:, 1]tensor[0], tensor[:, 1]完全兼容
🚫 自动求导❌ 不支持✅ tensor.requires_grad = TruePyTorch 核心功能
🚫 GPU 加速❌ 仅 CPU✅ tensor.to("cuda")PyTorch 可上 GPU
🔁 转换为对方torch.from_numpy(np_arr)tensor.numpy()注意：GPU tensor 需先 .cpu()
💡 数据类型指定np.array([1,2], dtype=np.float32)torch.tensor([1,2], dtype=torch.float32)类型名称略有不同
📦 常见类型简写np.float32, np.int64torch.float32, torch.int64 或 torch.float, torch.longPyTorch 更灵活
🔄 共享内存（注意！）torch.from_numpy() 共享内存.numpy() 与原 tensor 共享内存修改一个会影响另一个
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