[Pytorch] 텐서를 넘파이 배열, 리스트로 변환하는 방법 정리

파이토치 tensor를 numpy array나 list로 바꾸기

파이썬 파이토치에서 tensor 자료형을 넘파이 배열 또는 리스트 자료형으로

변환하는 방법에 대하여 케이스별로 정리해보도록 하겠습니다.

 

 

1. 기본 텐서의 경우 : numpy() / tolist()

먼저, grad 정보가 없고 gpu에 선언되지 않은 가장 기본적인 텐서의 경우입니다.

아래와 같은 예시의 tensor를 형변환해보도록 하겠습니다.

data1 = torch.randn(3, 2)

data1

# 출력 결과
tensor([[-0.2370, -1.4314],
        [-0.7539,  0.5552],
        [-1.1405, -0.4047]])

 

넘파이 배열 자료형으로 바꾸려면 tensor.numpy() 형태로 지정해주시면 됩니다.

data1.numpy()

# 출력 결과
array([[-0.23703063, -1.4314126 ],
       [-0.7539355 ,  0.5551915 ],
       [-1.140489  , -0.40470666]], dtype=float32)

 

반면, 리스트 자료형으로 변환하려면 tensor.tolist() 형태로 작성해주시면 됩니다.

data1.tolist()

# 출력 결과
[[-0.23703062534332275, -1.4314125776290894],
 [-0.7539355158805847, 0.5551915168762207],
 [-1.1404889822006226, -0.4047066569328308]]

 

 

2. grad 정보가 포함된 경우 numpy array로 변환 : detach().numpy()

만일, 모델의 output으로 반환된 텐서 내에 autograd 기능이 포함되어 있어

grad 정보가 같이 저장된 경우 리스트 변환시에는 위 예시처럼 tolist()를 바로 적용할 수 있지만

넘파이 배열로 바꾸려면 detach() 메소드로 grad 정보 제거 후 numpy()를 적용해야 합니다.

 

예시로 다음과 같이 grad 정보가 저장된 텐서를 가정해보겠습니다.

data2

# 출력 결과
tensor([[0.3311, 1.1163],
        [0.4816, 0.4099],
        [0.5949, 0.3613]], grad_fn=<AddmmBackward0>)

 

numpy()를 바로 적용 시도할 경우에는 아래와 같은 오류 메시지가 출력됩니다.

data2.numpy()

# RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

 

따라서, 넘파이 배열 변환 시에는 tensor.detach().numpy() 형태로 작성해주셔야 합니다.

data2.detach().numpy()

# 출력 결과
array([[0.33107007, 1.116349  ],
       [0.4816136 , 0.4098794 ],
       [0.5949428 , 0.36126232]], dtype=float32)

 

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3. gpu에 선언된 텐서의 경우 numpy array로 변환 : cpu().numpy()

만일, gpu에 올라가있는 tensor라면 넘파이 배열 자료형 변환 시

cpu() 메소드를 통하여 cpu로 옮긴 뒤, numpy() 메소드를 적용해주셔야 합니다.

(단, 리스트 변환 시에는 마찬가지로 tolist()만 사용해주셔도 무방합니다.)

 

아래와 같이 cuda에 선언된 예시 텐서를 np.array로 바꿔보겠습니다.

data3 = torch.rand(3, 2).cuda()

data3

# 출력 결과
tensor([[0.7657, 0.5605],
        [0.3344, 0.0708],
        [0.1097, 0.8183]], device='cuda:0')

 

만일, 그냥 numpy()를 바로 시도할 경우 아래와 같이 오류가 발생합니다.

data3.numpy()

# TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

 

여기서는 tensor.cpu().numpy() 형태로 넘파이 배열 자료형 변환을 완료하였습니다.

data3.cpu().numpy()

# 출력 결과
array([[0.7657117 , 0.5605019 ],
       [0.3344291 , 0.07077938],
       [0.10965961, 0.81833345]], dtype=float32)

 

참고로, 만일 gpu에 올라가 있고 grad 정보도 포함되어 있는 경우라면

detach()와 cpu()를 모두 적용해주셔야 넘파이 배열로의 형변환을 완료할 수 있습니다.

(여기서도 리스트로 변환 시에는 tolist()만 단독 적용이 가능합니다.)

data4

# 출력 결과
tensor([[-0.4238, -0.4075],
        [ 0.2597, -0.2759],
        [-0.0784, -1.2160]], device='cuda:0', grad_fn=<AddmmBackward0>)

### 넘파이 배열로 자료형 변환 ###
data4.detach().cpu().numpy()

# 출력 결과
array([[-0.42379946, -0.40748018],
       [ 0.25967413, -0.2758565 ],
       [-0.07839801, -1.2159803 ]], dtype=float32)

### 리스트로 자료형 변환 ###
data4.tolist()

# 출력 결과
[[-0.42379945516586304, -0.4074801802635193],
 [0.2596741318702698, -0.27585649490356445],
 [-0.07839801162481308, -1.2159802913665771]]