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...
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...
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 ...
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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...
在PyTorch中以下数据结构分为CPU和GPU两个版本: Tensor nn.Module(包括常用的layer、loss function,以及容器Sequential等) 它们都带有一个.cuda方法,调用此方法即可将其转为对应的GPU对象。 注意,tensor.cuda会返回一个新对象,这个新对象的数据已转移至GPU,而之前的tensor还在原来的设备上(CPU)。而module.cuda则会...
如果想把CUDAtensor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 解决方案: 方案1. 升级虚拟环境中Python=3.8,应该就能解决 方案2. 若方案1不可行,将报错代码self.numpy()改为self.cpu().numpy()即可编辑...
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 type...
下面将将tensor转成numpy的几种情况 1. GPU中的Variable变量: a.cuda().data.cpu().numpy() 2.GPU中的tensor变量:...