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 本文采用 print str reparametrize.cuda .data.cpu .numpy 四 建议 Pytorch代码运行在cpu中，原来的写是对的。 ...
2020-08-29 17:16 0 1778 推荐指数：
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： ...
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： ...
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 ...
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 ...
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） ...
错误 TypeError: Can not convert a float32 into a Tensor or Operation. # 类型错误:不能将一个浮动32转换为一个张量或操作。 TypeError: Fetch argument 2.3025854 has invalid ...
遇到这种情况可能是你的程序中有和你定义的tensor 变量重名的其他变量名字,jishi在for循环中使用了这个名字的作为临时变量也不行.tenor 变量很娇气.坑了我一晚上的时间. 比如:x = tf.placeholder(tf.float32,[None,512]) 那么在程序中就 ...
