CUDA的tensor张量---＞CPU的numpy

最新推荐文章于 2025-04-22 01:23:31 发布
最新推荐文章于 2025-04-22 01:23:31 发布
阅读量1.9k 收藏 2
点赞数
分类专栏： bug 文章标签： numpy python 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38147044/article/details/127101897
版权

个人遇到的bug记录

在cpu上运行tensor张量，会出现如下报错

TypeError: can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

报错里面的内容就已经告诉我们怎么改了，即在数据后面加.cpu()

data=data.cpu().numpy()#data是tensor类型

其中data可以是一维，二维，三维等等

注意cpu后面加()，否则会报错

'builtin_function_or_method' object has no attribute 'numpy'

因为data.cpu后，会将data的类型改为builtin_function_or_method，所以一定记得加()

python基础：.data.cpu().numpy()
weixin_62472350的博客
07-03 536
将张量从 GPU 设备移动到 CPU。对于在 GPU 上运行的模型，张量默认存储在 GPU 上，为了使用 NumPy，我们需要将其转移到 CPU。对于一些项目，运行的时候通常是使用GPU运行的，但是Numpy不支持直接处理 GPU 上的数据，所以需要将数据移动到cpu里。属性是 PyTorch 张量的底层数据。方法仅适用于存储在 CPU 上的张量。: 将张量转换为 NumPy 数组。转换为 NumPy 数组。
Pytorch--Tensor， Numpy--Array，Python--List 相互之间的转换。
热门推荐
CaoChengtai的博客
08-13 1万+
1.1 List --> Arrary: np.array(List 变量) a = [1, 2, 3, 4] b = np.array(a) 1.2 Arrary --> List: Array 变量.tolist() a = [1, 2, 3, 4] b = np.array(a) c = b.tolist() 2.1 List --> Tensor: torch.T...
TypeError: type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to numpy
2302_77210478的博客
11-06 206
解决CUDA的tensor转换为numpy
CUDA Tensor Core wmma学习笔记
最新发布
m0_46521579的博客
04-22 633
C++ Warp矩阵运算利用Tensor Core来加速D = A * B + C形式的矩阵问题，这些运算支持计算能力7.0或者更高设备的混合精度浮点数据。 （1）fragment fragment：包含分布在Warp中所有线程上的矩阵片段。Use：可用值：matrix_a、matrix_b、accumulator。matrix_a表示当前fragment用作第一个被乘数，A；matrix_b表示当前fragment用作第二个被乘数，B；accumulator表示当前fragment用作源或目标
GPU tensor转CPU numpy
weixin_43235118的博客
07-14 1482
#boxes[idx]为tensor x1, y1, x2, y2 = boxes[idx][0], boxes[idx][1], boxes[idx][2], boxes[idx][3] tensor输出 GPU tensor转CPU numpy： 先将GPU tensor转CPU tensor a=boxes[idx].cpu b=a.numpy #报错Cannot call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().num
pytorch:tensor与numpy转换 & .cpu.numpy()和.numpy() & torch.from_numpy VS torch.Tensor
weixin_45928096的博客
01-08 1万+
pytorch：tensor与numpy的转换以及注意事项 使用numpy()：tensor与numpy指向同一地址， numpy不能直接读取CUDA tensor，需要将它转化为 CPU tensor，即cpu.numpy()； 使用torch.from.numpy和torch.Tensor 前者转换后的tensor与numpy指向同一地址，且转换后的数据类型与源类型一致；而后者转换后的tensor与numpy不指向同一地址，且不论源数据类型是什么，转换后的数据类型均为float32。
pytorch 中tensor在CPU和GPU之间转换，以及numpy之间的转换
qq_44224801的博客
11-13 2554
如果有多个GPU，你可以选择具体的GPU进行使用。
PyTorch 基础：Tensor（张量）-谢TS的博客.pdf
07-17
在PyTorch中，Tensor（张量）是其核心数据结构，它被广泛用于构建和训练深度学习模型。PyTorch是由Facebook开发的开源深度学习框架，它支持CPU和GPU加速计算，使得处理大规模数据变得更加高效。Tensor可以视为一个...
tensor和numpy 转换
@bangbang的博客
09-05 2154
而torch.as_tensor()则是一个折中的选择，它在可能的情况下避免复制，但在必要时会复制并转换数据类型。，可以接受多种类型的输入，包括列表、元组、NumPy 数组、标量值，甚至是另一个张量。这个方法会创建一个新的张量，并且复制NumPy数组中的数据。这意味着，原始的NumPy数组和新创建的张量是完全独立的，修改其中一个不会影响另一个。torch.as_tensor函数提供了一个灵活的方式来创建张量，并且可以指定数据类型和设备，这对于深度学习模型的输入数据准备非常有用。这个方法会创建一个新的张量，
【记录】pth--＞onnx--＞om华为Atlas200DK深度学习Pytorch模型部署初体验
m0_58285429的博客
04-01 8092
查阅文档内容翻页-->开发课程-->开发者课程-->图片分类应用开发入门教程。
4.因为卷积神经网络输入的数据是张量tensor, 而当前你操作的数据还是numpy数组 需要将Numpy数组转换为tensor -->(1, C, H, W) face_img_tensor
07-11
要将NumPy数组转换为PyTorch张量（tensor），你可以使用`torch.from_numpy()`函数。下面是使用Python编写的代码示例： ```python import torch import cv2 import numpy as np # 加载图像 face_img = cv2.imread(...
tensorflow CPU版本和GPU版本完整搭建过程
03-16
TensorFlow 是世界上最受欢迎的开源机器学习框架，它具有快速、灵活并适合产品级大规模应用等特点，让每个开发者和研究者都能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。文档为CPU版本和GPU版本搭建过程
Pytorch中的 .detach().cpu().numpy()
qq_43629945的博客
06-24 1574
detach() 用于从计算图中分离出一个张量，即返回一个新的张量，与原张量共享相同的数据，但不会再计算梯度； cpu() 将张量移动到CPU内存中，因为numpy仅能处理CPU内存中的数据，不能直接处理GPU上的数据； numpy() 将Pytorch张量转换为numpy数组，共享内存，不会复制数据； 总结：.detach().cpu().numpy() 是一个常见的链式方法调用，用于将一个在计算图中（即由autograd跟踪的）张量转换为numpy数组
Pytorch学习笔记——Tensor在GPU&CPU上操作
zzhhjjjj的博客
02-03 5435
对复杂的神经网络和大规模的数据来说，我们一般将数据放在GPU上进行计算，下面介绍数据在GPU及CPU中相互切换的相关操作 x = torch.tensor([1,2,3]) print(x.device) x = x.cuda(0) # 当设备GPU数>1时，（）中需要指定第几个GPU print(x.device) ...
yolov5 can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host
xuxu96
07-21 1620
TypeError: can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first
详细区分.numpy()、.item()、.cpu()、.clone()、.detach()和.data的用法&& tensor类型的转换
m0_63669388的博客
07-21 5420
.numpy()、.item()、.cpu()、.clone()、.detach()及.data的使用 以及相互的区别，Tensor类型的转换。
成功解决TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-01 1万+
🚀遇到TypeError，说无法将cuda:0设备类型的tensor转为numpy？别急，这是常见错误！🔍原因是NumPy不支持CUDA内存。🛠️解决方案？简单调用Tensor的.cpu()方法，将其复制到主机内存即可。接着使用.numpy()转换。看实例🚀：错误用法直接转，当然报错！正确用法：先.cpu()再.numpy()。📚总结：操作tensor时，注意其所在设备。🤝期待与你共同进步，避免此类小坑！#TypeError #cuda:0 #Tensor.cpu() #NumPy转换
Python报错can‘t convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first
sweet_tea_的博客
01-02 1732
Python报错can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first
can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first
weixin_42528089的博客
03-17 1885
原因分析：数据在cuda() ，需要将float型的tensor转化为numpy ，只能在cpu上进行 更改前的样子： labels_=labels_.numpy().tolist() 更改后的样子哦 labels_=labels_.cpu().numpy().tolist() ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值