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to_tensor_cn.rst

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to_tensor

.. py:function:: paddle.to_tensor(data, dtype=None, place=None, stop_gradient=True)

通过已知的 data 来创建一个 Tensor，Tensor 类型为 paddle.Tensor。 data 可以是 scalar，tuple，list，numpy.ndarray，paddle.Tensor。

如果 data 已经是一个 Tensor，且 dtype 、 place 没有发生变化，将不会发生 Tensor 的拷贝并返回原来的 Tensor。 否则会创建一个新的 Tensor，且不保留原来计算图。

我们使用如下规则来进行类型转换：

          保持类型
np.number ───────► paddle.Tensor
                    (0-D Tensor)
               paddle 默认类型
Python Number ───────────────► paddle.Tensor
                                (0-D Tensor)
            保持类型
np.ndarray ─────────► paddle.Tensor

参数

  • data (scalar|tuple|list|ndarray|Tensor) - 初始化 Tensor 的数据，可以是 scalar，list，tuple，numpy.ndarray，paddle.Tensor 类型。
  • dtype (str，可选) - 创建 Tensor 的数据类型，可以是 bool、float16、float32、float64、int8、int16、int32、int64、uint8、complex64、complex128。 默认值为 None，如果 data 为 python 浮点类型，则从 :ref:`cn_api_paddle_framework_get_default_dtype` 获取类型，如果 data 为其他类型，则会自动推导类型。
  • place (CPUPlace|CUDAPinnedPlace|CUDAPlace，可选) - 创建 tensor 的设备位置，可以是 CPUPlace、CUDAPinnedPlace、CUDAPlace。默认值为 None，使用全局的 place。
  • stop_gradient (bool，可选) - 是否阻断 Autograd 的梯度传导。默认值为 True，此时不进行梯度传传导。

返回

通过 data 创建的 Tensor。

代码示例

COPY-FROM: paddle.to_tensor