PyTorch报”AttributeError: ‘numpy.ndarray’ object has no attribute ‘to’ “的原因以及解决办法

目录

• 问题原因
• 解决办法
  • 方法一：使用torch.from_numpy()方法将numpy数组转换为PyTorch张量
  • 方法二：在numpy数组转换为PyTorch张量之前，显式地将其转换为float类型。
  • 方法三：在将PyTorch张量转换回numpy数组时，使用tensor.numpy()方法而不是.numpy()方法。

问题原因

这个错误通常发生在将numpy数组转换为PyTorch张量时。这是因为PyTorch的张量对象和numpy数组对象是不同的，不能直接在它们之间进行转换。然而，很容易混淆它们。

解决办法

以下是一些解决此问题的方法：

方法一：使用torch.from_numpy()方法将numpy数组转换为PyTorch张量

例如：

import torch
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
tensor = torch.from_numpy(arr)

方法二：在numpy数组转换为PyTorch张量之前，显式地将其转换为float类型。

例如：

import torch
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
arr = arr.astype(np.float)
tensor = torch.Tensor(arr)

方法三：在将PyTorch张量转换回numpy数组时，使用tensor.numpy()方法而不是.numpy()方法。

例如：

import torch
import numpy as np

tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
arr = tensor.numpy()

请注意，如果PyTorch张量中包含梯度信息，则使用tensor.detach().numpy()方法将其转换回numpy数组。

例如：

import torch
import numpy as np

tensor = torch.tensor([1, 2, 3], requires_grad=True)
arr = tensor.detach().numpy()

这个方法还适用于在PyTorch的神经网络中训练模型时，想要将张量拆分并传递到其他函数中的情况。