RuntimeError: Can‘t call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

已于 2023-02-09 13:21:06 修改
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文章标签： numpy python pytorch
于 2023-02-09 13:20:05 首次发布
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当尝试将一个带有梯度的PyTorchTensor转换为numpy数组时，会触发RuntimeError。原因是转换会破坏计算图。解决方案是在转换前使用detach()方法释放梯度信息，如y.detach().numpy()。若Tensor在GPU上，还需先调用cpu()方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

问题描述：
RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.
原因分析：

待转换类型的PyTorch Tensor变量带有梯度，直接将其转换为numpy数据将破坏计算图，因此numpy拒绝进行数据转换，实际上这是对开发者的一种提醒。如果自己在转换数据时不需要保留梯度信息，可以在变量转换之前添加detach()调用。

解决方案：
y.numpy() ---> y.detach().numpy()

若是数据部署在GPU上时，则修改为

y.cpu().numpy() ---> y.cpu().detach().numpy()
报错解决——Can‘t call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.
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Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.
RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.
06-03
tensor = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]], requires_grad=True) # 创建一个不需要梯度计算的新 tensor，并将其转换为 numpy 数组 numpy_array = tensor.detach().numpy() # 打印结果 print(numpy_array) ``` ...
但是这样会出现RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.这个错误
07-10
这会导致`RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.`错误。 为了解决这个问题，你可以使用`.detach().cpu().numpy()`方法来获取不梯度的张量的 NumPy...
Can‘t call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.
AI浩
08-23 3033
本专栏是讲解如何改进Yolov8的专栏。改进方法采用了最新的论文提到的方法。改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。每种改进方法我都做了测评，并与官方的模型做对比。代码和PDF版本的文章，我在验证无误后会上传到百度网盘中，方便大家下载使用。这个专栏，求质不求量，争取尽心尽力打造精品专栏！！！！！
Pytorch Can‘t call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.
To be a better man
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Pytorch Can‘t call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.
完美解决RuntimeError: Can‘t call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() inste
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05-31 6846
这个错误是由于尝试在计算图中的具有梯度的张量上调用numpy()方法所引起的。因为具有梯度的张量可能会被后续的操作所修改，因此将其转换为numpy数组可能会导致不一致的行为。解决方法是，使用detach()方法创建一个新的与计算图断开的张量，然后在新的张量上调用numpy()方法。例如，使用t.detach().numpy()代替t.numpy().
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