【文章推荐】can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

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：修改后： ...

TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

代码报错信息原因看信息应该是说数据在显存里plt不能直接调用？所以要先复制到宿主内存里面解决方法倒数第二三行修改为： ...

TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory ..

在pytorch结合cuda下，直接使用会报标题错误： TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. 解决办法 ...

【E-13】TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

一、问题源头定位：print(np.array(str_reparametrize).shape) 二、原因 numpy不能读取CUDA tensor 需要将它转化为 CPU tensor。三、解决方案转换成CPU tenor后即可本文 ...

张量与数组运算报错(Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first;RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device)

结论：1.张量与数组运算，张量必须在cpu上，产生结果为cpu上的张量，可继续与数组运算(张量必须在gpu上) 　　　2.张量与张量运算，cpu上的张量与gpu上的张量是无法运行的，必须在相同的gpu上或cpu上，猜想不同型号的gpu因该也不行。一.张量与数组运算，前提张量 ...

2、tensor数据的运算、numpy与Tensor互转、Tensor转cuda

原位操作(in-place)，带“_”尾巴的都是原位操作，如x.add_(y) ，x被改变。 1、加法 numpy与Tensor互转，共享内存，其一改变，都变。 Tensor转cuda（GPU运算） ...

IndexError: invalid index of a 0-dim tensor. Use `tensor.item()` in Python or `tensor.item<T>()` in C++ to convert a 0-dim tensor to a number

报错的时候，是因为loss.data[0] 修改后变为loss.item() ...

tensor和numpy

Tensor总结（1）Tensor 和 Numpy都是矩阵，区别是前者可以在GPU上运行，后者只能在CPU上；（2）Tensor和Numpy互相转化很方便，类型也比较兼容（3）Tensor可以直接通过print显示数据类型，而Numpy不可以 ...

原文：can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

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