二、原因 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...
以gpu_tensor3 = cpu_tensor.copy_(gpu_tensor2)为例,就是把gpu中的gpu_tensor2拷贝到cpu中的cpu_tensor中。 2.直接在GPU上创建Tensor gpu_tensor1 = torch.tensor([[2,5,8],[1,4,7],[3,6,9]], device=torch.device("cuda:0")) print(gpu_tensor1.device) #在gpu设备上创建随机数tensor prin...
import torch# 假设 x 在 GPU 上x = torch.tensor(2.5, device='cuda')# 将 x 从 GPU 移动到 CPUx_cpu = x.cpu()# 现在可以在 CPU 上使用 x_cpu 变量print(x_cpu) 在这个示例中,我们首先将x张量对象创建在GPU上。然后,我们使用.cpu()方法将其移动到CPU上,并将其分配给一个新的变量x_cpu。现...
1.Tensor从CPU拷贝到GPU上 # 默认创建的tensor是在cpu上创建的 cpu_tensor = torch.Tensor([ [1,4,7],[3,6,9], [2,5,8]])print(cpu_tensor.device) # 通过to方法将cpu_tensor拷贝到gpu上 gpu_tensor1 = cpu_tensor.to(torch.device("cuda:0"))print(gpu_tensor1.device) # 通过cuda方法将cpu...
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CU...
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...
TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. 1. 意思是: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 ...
Tensor转cuda(GPU运算) importtorch as t x=t.Tensor([[10,11],[20,21]])#Tensor得到的是浮点型y=t.Tensor([[10,11],[20,21]])#Tensor得到的是浮点型ift.cuda.is_available():#gpu上运算,如果不支持,代码块不执行x=x.cuda()#转cuday=y.cuda() ...
在cpu定义tensor然后转到gpu torch.zeros().cuda() 直接在gpu上定义,这样就减少了cpu的损耗 torch.cuda.FloatTensor(batch_size, self.hidden_dim, self.height, self.width).fill_(0) 补充知识:pytorch cuda.FloatTensor->FloatTensor 错误类型: RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight ty...
🐛 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...