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： ...
原文：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： .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 .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，前提張量必須在cpu上 如果張量在gpu上，則會報錯 我認為數組本身在cpu上，因此 個操作在cpu上，就可以默認運行 ，運算結果將會轉到cp ...
2021-03-16 01:04 0 6880 推薦指數：
相關推薦
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 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 ...
#報錯記錄#RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!
有numpy和torch兩種類型的數據 z = mean.clone().detach() + eps * torch.exp(logstd) 源代碼這邊報錯了，修改如下 eps = eps.cuda() z = mean.cuda()+ eps ...
【深度學習】RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!
報錯代碼： 報錯截圖如下： 報這個錯的原因在於，代碼中的Tensor，一會在CPU中運行，一會在GPU中運行，所以最好是都放在同一個device中執行 核心代碼： 並且將用到的Tensor都改為同一個device：Tensor.to(device) 上述代碼修改后 ...