python代码报错：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'detach'

这个错误通常是因为NumPy数组没有detach()方法，该方法是PyTorch张量对象的方法，因此在使用PyTorch的时候可能会遇到这个错误。

如果你在使用PyTorch时遇到了这个错误，可以检查一下你的代码是否正确地使用了PyTorch张量对象和NumPy数组对象。

另外，如果你使用的是PyTorch 1.5及以上版本，你可以考虑使用torch.as_tensor()函数将NumPy数组转换为PyTorch张量对象，而不是直接使用NumPy数组。

相关问题

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'detach'

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'detach'是一个错误消息，它表明在一个numpy数组对象上调用了不存在的'detach'属性。

根据引用的分析和解决方法，这个错误通常是因为对numpy数组对象应用了不支持的操作或属性。解决该错误的方法是检查代码中对numpy数组对象的操作，并确保这些操作是合法且支持的。

在引用中提到的问题中，原始代码使用了PIL库中的Image.open()方法打开图片，并对其进行操作。根据引用的解决方法，可以尝试使用Image.fromarray()方法，将numpy数组对象转换为Image对象，以便对其进行操作。这样可以避免出现'detach'属性不存在的错误。

因此，可以尝试使用以下代码来解决该错误：

img = Image.fromarray(self.img)
draw = ImageDraw.Draw(img)

这样，可以将已经打开的numpy数组对象转换为Image对象，并继续对其进行操作，以完成后续的需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python3下错误AttributeError: ‘dict’ object has no attribute’iteritems‘的分析与解决](https://download.csdn.net/download/weixin_38500117/12872806)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [AttributeError:numpy.ndarray‘ object ‘ has no attribute ‘read‘ or ‘seek](https://blog.csdn.net/wxy98520/article/details/124883655)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

predicted = outputs.detach().numpy()这个代码报这个错误 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'detach'怎么解决，给我解决错误的代码

这个错误是因为 `numpy.ndarray` 类型没有 `detach()` 方法。你可以使用 `torch.from_numpy()` 方法将 `numpy.ndarray` 转换为 PyTorch 张量，并在需要时使用 `.detach().numpy()` 将张量转换回 `numpy.ndarray` 类型。以下是示例代码：

import torch

# 将 numpy 数组转换为 PyTorch 张量
outputs_tensor = torch.from_numpy(outputs)

# 对张量进行操作并将其转换回 numpy 数组
predicted = outputs_tensor.detach().numpy()

这样应该就可以解决这个错误了。