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： ...
原文：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： .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 .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，前提张量必须在cpu上 如果张量在gpu上，则会报错 我认为数组本身在cpu上，因此 个操作在cpu上，就可以默认运行 ，运算结果将会转到cp ...
2021-03-16 01:04 0 6880 推荐指数：
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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 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 ...
#报错记录#RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!
有numpy和torch两种类型的数据 z = mean.clone().detach() + eps * torch.exp(logstd) 源代码这边报错了，修改如下 eps = eps.cuda() z = mean.cuda()+ eps ...
【深度学习】RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!
报错代码： 报错截图如下： 报这个错的原因在于，代码中的Tensor，一会在CPU中运行，一会在GPU中运行，所以最好是都放在同一个device中执行 核心代码： 并且将用到的Tensor都改为同一个device：Tensor.to(device) 上述代码修改后 ...