让我们将张量转换为 NumPy 数组。我们口头这一步的要素是，在数据处置和可视化操作中，盛行的可视化库（如 matplotlib）接受 NumPy 数组格局的数据。虽然像 PyTorch 这样的深度学习库经常使用张量，但这些数据必定转换为 NumPy 格局以启动可视化。在转换环节中，squeeze 函数移除了张量的 1 维并将其紧缩，而 CPU 函数将张量移动到 CPU（假设在 GPU 中）。Numpy 只准许基于 CPU 的操作。参与了必要的代码以在轴上显示 numpy 数据。
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