PyTorch报”TypeError: can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first
错误原因:
此错误通常发生在试图将 GPU 上的 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组时,而没有将张量复制到主机内存中。 这是因为在执行与 PyTorch 张量相关的操作时,并没有将张量从 GPU 内存复制到主机内存的缘故。
解决办法:
有两种方法可以解决此问题。
方法 1:使用 Tensor.cpu() 方法将张量从 GPU 内存复制到主机内存中。
所以我们可以先使用 Tensor.cpu() 方法解决此问题,这种方法可以将张量从 GPU 内存转换为主机内存。 以下是示例代码:
import torch
# 将一个张量移动到 GPU 上
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
if torch.cuda.is_available():
tensor = tensor.to(device)
# 使用 Tensor.cpu() 方法将张量从 GPU 内存转换为主机内存
tensor = tensor.cpu()
在上述代码中,我们首先将张量移动到 GPU 上,然后使用 Tensor.cpu() 方法将张量从 GPU 内存转换为主机内存。
方法 2:使用 detach() 方法将张量与梯度分离
另一种解决此问题的方法是使用 detach() 方法将张量与梯度分离。 detach() 方法返回一个没有梯度的新张量,因此使用此方法将张量与梯度分离后,我们可以将其转换为 NumPy 数组。 以下是示例代码:
import torch
# 将一个张量移动到 GPU 上
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
if torch.cuda.is_available():
tensor = tensor.to(device)
# 使用 detach() 方法将张量与梯度分离
tensor = tensor.detach()
# 将张量转换为 NumPy 数组
numpy_array = tensor.cpu().numpy()
在上述代码中,我们首先将张量移动到 GPU 上,然后使用 detach() 方法将张量与梯度分离。 然后,我们可以使用 Tensor.cpu() 方法将张量从 GPU 内存转换为主机内存,并使用 numpy() 方法将张量转换为 NumPy 数组。