PyTorch报”TypeError: can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first “的原因以及解决办法

问题原因

该问题主要是由于在进行numpy的操作时，将CUDA张量直接转换成numpy格式导致的。需要注意的是，只有CPU张量才能被转换成numpy格式，而CUDA张量需要先将其移到到CPU上，然后再转换成numpy格式。

解决办法

1. 通过调用Tensor.cuda()将张量移到GPU上。

   tensor = tensor.cuda()

2. 调用Tensor.cpu()将CUDA张量移到CPU上。

   tensor = tensor.cpu()

3. 将CUDA张量转换成CPU张量。

   tensor = tensor.cpu().numpy()

解决方案

下面是针对不同情况的解决方案：

方式一：如果需要将CUDA张量转换成numpy格式，则需要先将其移回到CPU上，然后再进行numpy操作。

# 将CUDA张量移动到CPU上
cpu_tensor = tensor.cpu()

# 将CPU张量转换成numpy格式
numpy_tensor = cpu_tensor.numpy()

方式二：如果需要将numpy数组移动到GPU上，则需要先将其转换成CUDA张量。

# 将numpy数组转换成CUDA张量
tensor = torch.from_numpy(numpy_tensor).cuda()

方式三：如果需要将CUDA张量移动到另一个GPU设备上，则可以使用to()函数。

# 将张量移动到另一个GPU设备上
device = torch.device("cuda:1")
tensor = tensor.to(device)