pytorch報錯----------- ***ValueError: some of the strides of a given numpy array are negative.

最近遇到的一個pytorch報錯：

 

 

 

 

 

然后報錯了，這個幾行代碼就是從一個圖片中讀入數據，把bgr模式圖片矩陣轉換為rgb模式，這里采用的是改變矩陣索引，索引倒排     [..., ::-1]   。

 

 

 

 

看了這個報錯有些懵，因為確實沒想明白這么簡單的操作都會報錯。

 

后來查了查有些搞明白了，就是pytorch框架通過numpy的array對象生成tensor時要求傳入的numpy的array對象是內存連續的。

 

 

如上述：

 

 

img = cv2.imread(r"timg.jpg")    得到一個內存連續的array 對象，但是

img = cv2.imread(r"timg.jpg")[...,::-1]  
這時將得到的連續的array對象的最后一維索引倒排了，
這樣的話倒排索引得到的array對象如果按照倒排后的索引來看就是內存不連續的，
這樣傳入pytorch中就會報錯了。

 

 

 這里的解決方法就是傳入一個內存連續的array對象。

方法1.

import numpy as np
import torch
# 對彩色圖片RGB 進行像素點的kmeans聚類
import cv2

img = cv2.imread(r"timg.jpg")[..., ::-1]                 
img2 = np.ascontiguousarray(img)
data = torch.from_numpy(img2).float()


img[...]=0
print(img)
print(img2)

       

 

 可以看到 調用    

np.ascontiguousarray   

   我們得到的一個新的內存連續的array，  新舊array不共享內存。

 

 

 

方法2.  同理

import numpy as np
import torch
# 對彩色圖片RGB 進行像素點的kmeans聚類
import cv2

img = cv2.imread(r"timg.jpg")[..., ::-1].copy()
data = torch.from_numpy(img).float()

 

直接對倒排索引的array對象進行 copy 操作，這樣得到不共享內存的新的array對象， 新生成的array對象自然是內存連續的。

 

 

 

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為什么  pytorch 要求傳入的numpy的array對象必須是內存連續的呢？

可以看：

https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/93170271

https://zhuanlan.zhihu.com/p/59767914

https://www.cnblogs.com/peixu/articles/13455350.html 

 

 

大致意思就是說內存連續的array或tensor對象在進行矩陣運算時速度更快。

 

 

 

 

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參考：

https://blog.csdn.net/e01528/article/details/86067489

 https://blog.csdn.net/qq_36891953/article/details/95482539

https://blog.csdn.net/u011622208/article/details/89707828