【文章推薦】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.

報錯原因：numpy不能讀取CUDA tensor 需要將它轉化為 CPU tensor。所以如果想把CUDA tensor格式的數據改成numpy時，需要先將其轉換成cpu float-tensor隨后再轉到numpy格式報錯行：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.

代碼報錯信息原因看信息應該是說數據在顯存里plt不能直接調用？所以要先復制到宿主內存里面解決方法倒數第二三行修改為： ...

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

在pytorch結合cuda下，直接使用會報標題錯誤： TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. 解決辦法 ...

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

一、問題源頭定位：print(np.array(str_reparametrize).shape) 二、原因 numpy不能讀取CUDA tensor 需要將它轉化為 CPU tensor。三、解決方案轉換成CPU tenor后即可本文 ...

張量與數組運算報錯(Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first;RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device)

結論：1.張量與數組運算，張量必須在cpu上，產生結果為cpu上的張量，可繼續與數組運算(張量必須在gpu上) 　　　2.張量與張量運算，cpu上的張量與gpu上的張量是無法運行的，必須在相同的gpu上或cpu上，猜想不同型號的gpu因該也不行。一.張量與數組運算，前提張量 ...

2、tensor數據的運算、numpy與Tensor互轉、Tensor轉cuda

原位操作(in-place)，帶“_”尾巴的都是原位操作，如x.add_(y) ，x被改變。 1、加法 numpy與Tensor互轉，共享內存，其一改變，都變。 Tensor轉cuda（GPU運算） ...

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

報錯的時候，是因為loss.data[0] 修改后變為loss.item() ...

tensor和numpy

Tensor總結（1）Tensor 和 Numpy都是矩陣，區別是前者可以在GPU上運行，后者只能在CPU上；（2）Tensor和Numpy互相轉化很方便，類型也比較兼容（3）Tensor可以直接通過print顯示數據類型，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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