• 我的问题是创建一个列表x=[]，然后不断读入数据使用x.append(sample)，chatgpt说这样转化比较低效，如果预先知道样本个数，可以用numpy来创建数组，再用索引x[i]=sample赋值
• 第二种方法更快，直接用numpy转化一下np.array(list_of_ndarrays)

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这个警告是因为你在将一个包含多个 numpy ndarrays 的列表直接转换为 PyTorch 的 tensor。这样做会非常慢，建议先将这些 ndarrays 转换为单个 numpy ndarray，然后再转换为 tensor。你可以按照以下步骤来实现这一点：

1. 将列表转换为 numpy ndarray：使用 numpy.array() 将列表中的多个 numpy ndarrays 合并为一个单一的 numpy ndarray。
2. 将 numpy ndarray 转换为 PyTorch tensor：使用 torch.tensor() 或 torch.from_numpy()。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
import torch# 假设你有一个包含多个 numpy ndarrays 的列表
list_of_ndarrays = [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6]), np.array([7, 8, 9])]# 将列表转换为单个 numpy ndarray
combined_ndarray = np.array(list_of_ndarrays)# 将 numpy ndarray 转换为 PyTorch tensor
tensor = torch.tensor(combined_ndarray)print(tensor)

这样做不仅可以避免警告，还能提高代码的效率。