torch.from_numpy 是 PyTorch 中的一个函数，用于将 NumPy 数组转换为 PyTorch 的 Tensor。这个函数主要用于共享底层数据内存，而不进行数据的复制。

具体用法如下：

import torch
import numpy as np# 创建一个 NumPy 数组
numpy_array = np.array([1, 2, 3])# 使用 torch.from_numpy 将 NumPy 数组转换为 PyTorch Tensor
torch_tensor = torch.from_numpy(numpy_array)

在上述示例中，torch_tensor 将是一个 PyTorch Tensor，与 numpy_array 共享底层的数据内存。

需要注意的是，torch.from_numpy 的输入应该是一个 NumPy 数组。如果输入是一个 Python 列表，需要先将列表转换为 NumPy 数组，然后再使用 torch.from_numpy。

python_list = [1, 2, 3]# 将 Python 列表转换为 NumPy 数组
numpy_array = np.array(python_list)# 使用 torch.from_numpy 将 NumPy 数组转换为 PyTorch Tensor
torch_tensor = torch.from_numpy(numpy_array)

这个函数在处理大型数据集时很有用，因为它避免了不必要的数据复制，提高了效率。