cate_i = labels[j].cuda().data.cpu().numpy()
【Pytorch编译错误】TypeError: can’t convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor
TypeError: can’t convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor原先代码：cate_i = labels[j].numpy()原来Pytorch代码运行在cpu中，所以这么写实对的。后来改用GPU中代码运行，因为numpy在cuda中没有这种表达，需要将cuda中的数据转换到cpu中，...
TypeError: can‘t convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory fi
RuntimeError: Expected object of type torch.cuda.FloatTensor but found type torch.FloatTensor for argument #4 'mat1'
意思是:如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时，需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy格式。 numpy不能读取CU...
1：TypeError: can’t convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.
yy=y_pred.numpy()
解决方法：改成yy=y_pred.cuda().data.cpu().numpy()
2：tensor和numpy的转换 a是tensor
解决方法：b=a.numpy()
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 469, in <module>
train(hyp, tb_writer, opt, device)
File "train.py", line 347, in train
save_dir=log_dir)
File "/home/xxx/Detection/test.py", line 176,
当试图将存储在GPU（cuda）中的张量值转换为numpy时，假设张量变量为x，然后，使用x.numpy（）会引发：TypeError: can’t convert CUDA tensor to numpy，这样的错误。
其实解决方案很简单，通过将数据恢复到cpu然后使用numpy即可，如下所示：
x.cpu().numpy(）
但是，如果想要找到argmax，可以通过output.argmax...
问题描述：
如题目所示，之所以报这个错呢主要还是tensor 和 numpy 的转换问题，为什么写这个题解，也是因为报错调试花了一点时间，参考了许多前辈的经验，这里做一个梳理，备查：
百度到的答案，有的对版本有一些操作，有的直接对源码进行了修改。
不知道问题究竟出现在何处时，我以为时没有对数据进行强制转换操作，所以报错，因此直接对 numpy 和 tensor 进行了转换。
data = data.numpy()
仍然会报同样的错误。
通过报错可以溯源到源码的位置，...
运行程序，出现报错信息 TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.。
具体信息如下所示：
Traceback (most recent call last):
File "tools/demo.py", line 97, in <module>
visualize_result(gallery_img, det
问题描述：TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first
问题详情：在获得模型结果output后希望转化为numpy的数组类型，但是无法直接使用numpy()，需要先将数据从GPU中取到CPU中
解决方法：先调用cpu()再调用numpy()，比如 predict_train.cpu().numpy()
TypeError: can't convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.
解决办法：
output.data.cpu().numpy()
把CUD...
TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to
这个错误通常发生在使用 PyTorch 深度学习框架时，将在 GPU 上计算得到的 Tensor 直接转换为 Numpy 数组时出现。这是因为 Numpy 数组只支持 CPU 上的计算，而 GPU 上的 Tensor 需要先转换为 CPU 上的 Tensor 才能转换为 Numpy 数组。
要解决这个问题，可以使用 Tensor.cpu() 方法将 GPU 上的 Tensor 转换为 CPU 上的 Tensor，然后再将其转换为 Numpy 数组。例如：
import torch
# 创建在 GPU 上的 Tensor
x = torch.randn(3, 3).cuda()
# 将其转换为 CPU 上的 Tensor，再转换为 Numpy 数组
x_cpu = x.cpu()
x_np = x_cpu.numpy()
在这个例子中，我们首先使用 `torch.randn()` 创建了一个在 GPU 上的 Tensor `x`，然后使用 `x.cpu()` 方法将其转换为 CPU 上的 Tensor `x_cpu`，最后使用 `x_cpu.numpy()` 将其转换为 Numpy 数组 `x_np`。这样就能够避免上述错误的出现。
【调试问题】RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
83529
【Sklearn】sklearn.metrics中的评估方法-accuracy_score,recall_score,roc_curve,roc_auc_score,confusion_matrix
17485
