numpy不能读取CUDA tensor 需要将它转化为 CPU tensor。 回到顶部 三、解决方案 转换成CPU tenor后即可 本文采用 print(str_reparametrize.cuda().data.cpu().numpy()) 回到顶部 四、建议 Pytorch代码运行在cpu中,原来的写是对的。 用GPU中代码运行,因为numpy在cuda中没有这种表达,需要将cuda中的数据转换到cpu中...
numpy不能读取CUDA tensor 需要将它转化为 CPU tensor 将predict.data.numpy() 改为predict.data.cpu...
报错原因:numpy不能读取CUDA tensor 需要将它转化为 CPU tensor。 所以如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时,需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy格式 报错行: tcls[index, best_n, g_y_center, g_x_center, np.array(target[index, t, 0])] = 1 修改后: tcls[index, best_n, g_y...
Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. 错误原因在return self.numpy()和return self.numpy().astype(dtype, copy=False)两行代码。这两行代码,需要将return self.numpy()改为return self.cpu().numpy(),也就是将CUDA数据转化为CPU数据。 因为return self.numpy()及 return self....
CUDA这个平台一开始并没有安装cuDNN库,当开发者们需要用到深度学习GPU加速时才安装cuDNN库,工作速度相较CPU快很多。 cuDNN下载网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivecuDNN v8.0.5百度网盘下载链接:https://pan.baidu.com/s/1SIncn2AnTIULbrulf6ujGQ?pwd=6r8t ...
您好!根据您的需求,您可以通过以下两种方式使该模型支持 CPU 部署: 移除CUDA 相关代码并使用 CPU 版本的 PyTorch 在代码中将tensor.cuda()改为tensor.cpu()。除此之外,如果您的 PyTorch 安装是 CPU 版本的,代码就可以在 CPU 上运行了。如果您当前的 PyTorch 安装是 GPU 版本的,则需要进行以下操作,从而安装 CP...
//其实就是给.cuda()和.numpy()之间加上.cpu() //numpy不能直接读取在GPU上的CUDA tensor,需要用.cpu()转化成CPU tensor 现在使用前面的测试指令应该能正常在output文件夹产生output_1.wav文件了 测试通过之后用记事本打开\Yunzai-Bot\plugins\ATRI-plugin\apps\下的atri.js文件 ...
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TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy 问题分析 如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时,需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy格式。 numpy不能读取CUDA tensor 需要将它转化为 CPU tensor 解决方法 将报错代码self.numpy()改为self.cpu().numpy()即可 补充:在yolov ...
🐛 Bug when I use libtorch v1.3.1,I found I always have wrong results when I convert a cuda tensor to opencv Mat ,so I run a simple test : torch::Tensor abc=torch::randn({3,3}).cuda(); cout<<abc<<endl; cout<<abc.cpu()<<endl; torch::Tensor...