Interoperabilitate Zero-Copy între NumPy și PyTorch în PyTorch & Deep Learning Practic

Funcția torch.from_numpy() creează un tensor PyTorch direct peste bufferul de memorie existent al unui tablou NumPy pe CPU, fără nicio alocare suplimentară sau copiere de octeți (zero-copy memory sharing). Orice modificare operată în matricea NumPy se reflectă instantaneu în tensorul PyTorch și reciproc.

import numpy as np
import torch

arr = np.array([10.0, 20.0, 30.0], dtype=np.float32)
t = torch.from_numpy(arr)

# Modificare in-place în NumPy
arr[0] = 99.0
print("Valoare în tensor:", t[0].item())  # 99.0

# Conversie inversă: tensor.numpy()
arr_inapoi = t.numpy()

Dacă tensorul se află pe GPU, conversia directă în NumPy declanșează o eroare; tensorul trebuie transferat mai întâi pe CPU utilizând tensor.cpu().numpy().