UserWarning: Creating a tensor from a list of numpy.ndarrays is extremely slow. Please consider converting the list to a single numpy.ndarray with numpy.array() before converting to a tensor. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\torch\csrc\utils\tensor_new.cpp:233.) state = T.tensor([observation], dtype=T.float).to(device)

<think>嗯，用户的问题是关于如何避免在PyTorch中将numpy数组列表转换为张量时速度极慢的问题。他们遇到了UserWarning，提示从numpy.ndarrays列表创建张量非常慢。我需要先理解这个警告的原因，然后给出解决方法。 首先，根据引用[1]，问题出在当有一个包含多个numpy数组的列表时，直接使用torch.FloatTensor(b_s)会导致性能问题。因为PyTorch需要逐个处理每个numpy数组，这样效率很低。解决方法是将列表先转换为一个单一的numpy数组，然后再转成张量。比如用np.array(b_s)将列表合并成一个高维数组，这样PyTorch就能一次性处理，速度更快。 然后，用户可能还会遇到只读数组的问题，如引用[2]提到的。如果图像处理中使用Image.open得到的数组是只读的，直接转换会导致警告。这时候需要用np.array(pil_img, copy=True)来创建可写的副本，避免问题。 另外，引用[4]建议使用torch.as_tensor来共享内存，提高性能。不过这可能只适用于单个数组的情况，对于列表中的多个数组，可能还是需要先合并成一个大数组，再用as_tensor处理。 所以综合起来，解决方案应该是先将列表中的多个numpy数组合并成一个，再转换为张量。同时要注意数组的可写性，必要时复制。另外，推荐使用torch.as_tensor而不是torch.Tensor来节省内存。 用户可能还希望知道不同方法之间的区别，比如为什么合并数组能提高速度，或者如何避免内存复制。可能需要进一步解释PyTorch在处理单个大数组和多个小数组时的性能差异，以及内存共享的机制。 最后，生成相关问题的时候，可以围绕优化转换速度的不同方法、处理只读数组、内存共享的影响，以及不同创建张量函数的区别来提问。</think>要避免将包含多个NumPy数组的列表直接转换为PyTorch张量时的性能问题，可按照以下步骤操作： ### 解决方法 1. **合并NumPy数组** 先将列表中的多个NumPy数组合并成一个高维数组： ```python b_s = np.array(b_s) # 将多个小数组合并为单一数组 ``` 这一步通过消除逐个处理小数组的开销，使后续转换效率提升10-100倍[^1] 2. **选择张量创建方式** - 基础方案：使用`torch.FloatTensor`直接转换合并后的数组 ```python tensor = torch.FloatTensor(b_s) ``` - 优化方案：通过`torch.as_tensor`实现内存共享 ```python tensor = torch.as_tensor(b_s) # 共享内存，减少拷贝开销[^4] ``` 3. **处理只读数组** 当源数据来自PIL等只读对象时，强制创建可写副本： ```python pil_img = Image.open("image.jpg") np_array = np.array(pil_img, copy=True) # 打破只读限制[^2] tensor = torch.as_tensor(np_array) ``` ### 性能对比 | 方法 | 时间开销 | 内存占用 | 适用场景 | |--------------------------|----------|-----------|--------------------| | 直接转换列表 | 极高 | 高 | 绝对禁止使用 | | 合并后+FloatTensor | 低 | 较高 | 需要新内存时 | | 合并后+as_tensor | 最低 | 最低 | 允许共享内存时[^4] | ### 代码示例 ```python import numpy as np import torch # 原始低效方式（触发警告） slow_tensor = torch.tensor([np.array([1]), np.array([2])]) # UserWarning # 优化后方式 arrays = [np.array([1]), np.array([2])] merged_array = np.array(arrays) # 形状变为(2,1) fast_tensor = torch.as_tensor(merged_array) # 无警告且高效 ```