将PyTorch变量复制到Numpy数组

Question

假设我在GPU中有一个PyTorch变量：

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

什么是将此变量复制（而非桥接）到 NumPy 数组中的最佳方法？

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

或者

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

通过快速基准测试，.clone()比.copy()稍微快一些。然而，.clone()+.numpy()将创建一个PyTorch变量和一个NumPy桥接器，而.copy()将创建一个NumPy桥接器和一个NumPy数组。

- Fábio Perez

Answer 1

这是一个非常有趣的问题。在我看来，这个问题有点基于个人观点，我想分享一下我的看法。

从上述两种方法中，我更喜欢第一种（使用clone()）。因为你的目标是复制信息，所以你需要额外的内存空间。由于创建numpy桥不会导致额外的内存消耗，clone()和copy()应该占用相似的存储空间。此外，我没有理解你所说的copy()将创建两个numPy数组的意思。正如你提到的，clone()比copy()更快，我没有看到使用clone()会有其他问题。

如果有人能提供一些反对意见，我很乐意重新考虑这个问题。

- Wasi Ahmad

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感谢您的回答。我编辑了我的问题以澄清“两个numpy”部分。 - Fábio Perez

Answer 2

因为clone()被AD记录，所以第二个选项不那么强烈。你还可以考虑几个选项。

- prosti