TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to

1、报错：

        一开始程序运行是好的，但是运行中会出现Segmentation fault (core dumped) 查了一下有人说把torch改成1.5.1，就手残的改了，之后运行就报如下错：

File "/home/felicty/miniconda3/envs/py3.6/lib/python3.6/site-packages/torch/tensor.py", line 621, in __array__ return self.numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

        然后重新安装了虚拟环境，torch==1.8.2同样报错，于是就去查了一下怎么解决，下面是详细解决方法，我的python版本是3.6.1。

2、定位

        找到黄色低纹的文件打开，定位到621行（注意：这个tensor.py的文件位置和报错位置要根据自己的来），找到如下图所示代码

    def __array__(self, dtype=None):
        if has_torch_function_unary(self):
            return handle_torch_function(Tensor.__array__, (self,), self, dtype=dtype)
        if dtype is None:
            return self.numpy()
        else:
            return self.numpy().astype(dtype, copy=False)

3、更改

        将上述代码更改为如下：

    def __array__(self, dtype=None):
        if has_torch_function_unary(self):
            return handle_torch_function(Tensor.__array__, (self,), self, dtype=dtype)
        
        if self.device.type == 'cuda':
            # 如果张量在 CUDA 设备上，先将其转移到 CPU，然后再转换为 NumPy 数组
            return self.cpu().numpy()
        else:
            if dtype is None:
                return self.numpy()
            else:
                return self.numpy().astype(dtype, copy=False)

        注意：这个更改是直接改的torch源包里的代码，不放心怕改错的，可以把原代码注销，如下图：

4、再次运行

        改完之后再运行，就不报错了