efficientnet_pytorch报错can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy t

这个报错通常是因为尝试将一个在GPU上的Tensor转换为numpy数组时出现的。解决这个问题的方法是使用`.cpu()`方法将Tensor从GPU上移动到CPU上，然后再进行转换。

以下是一个示例代码，展示了如何解决这个问题：

import torch

# 创建一个在GPU上的Tensor
device = torch.device("cuda:0")
tensor_gpu = torch.tensor([1, 2, 3], device=device)

# 将Tensor从GPU上移动到CPU上
tensor_cpu = tensor_gpu.cpu()

# 将Tensor转换为numpy数组
numpy_array = tensor_cpu.numpy()

在这个示例中，我们首先将Tensor创建在GPU上，然后使用`.cpu()`方法将其移动到CPU上，最后再将其转换为numpy数组。

希望这个解决方案对你有帮助！