'numpy.ndarray' object has no attribute 'detach' 如何解决

这个错误通常是因为使用了 PyTorch 中的一些函数或操作，但是输入的数据类型不是 PyTorch 张量（Tensor）而是 NumPy 数组（ndarray），因为 NumPy 数组不支持 `detach()` 方法。

要解决这个问题，可以将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量，然后再进行相应的操作。可以使用 `torch.from_numpy()` 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。例如：

import numpy as np
import torch

# 创建一个 NumPy 数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量
tensor = torch.from_numpy(arr)

# 然后进行相应的操作

如果你使用的是 PyTorch 中的 DataLoader 来加载数据集，可以在定义 DataLoader 时设置参数 `collate_fn`，将其设为 `torch.utils.data.dataloader.default_collate`，这样 DataLoader 会自动将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。例如：

from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data.dataset import Dataset

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

    def __len__(self):
        return len(self.data)

# 创建一个 NumPy 数组的数据集
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建一个 DataLoader
dataloader = DataLoader(MyDataset(data), batch_size=2, collate_fn=torch.utils.data.dataloader.default_collate)

# 迭代 DataLoader
for batch in dataloader:
    # 进行相应的操作

这样，每次迭代 DataLoader 时，就会将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。