np.array中copy()对应于tensor中的什么
时间: 2024-02-26 18:54:28 浏览: 16
在 PyTorch 的 tensor 中,可以使用 `clone()` 方法来实现类似于 `copy()` 方法的功能。`clone()` 方法会创建一个新的 tensor,其具有与原始 tensor 相同的形状和数据,但是两个 tensor 的内存地址不同,因此对新的 tensor 的修改不会影响原始 tensor。需要注意的是,`clone()` 方法只会复制 tensor 的值,而不会复制其梯度信息。如果需要同时复制梯度信息,可以使用 `detach()` 方法。
相关问题
def set_grid(self, input_size): self.input_size = input_size self.grid_cell = self.create_grid(input_size) self.scale = np.array([[[input_size[1], input_size[0], input_size[1], input_size[0]]]]) self.scale_torch = torch.tensor(self.scale.copy(), device=self.device).float()
这段代码是一个方法,用于设置网格相关的参数。首先,将输入尺寸`input_size`保存到实例变量`self.input_size`中。然后调用`create_grid`方法生成网格矩阵,并将其保存到实例变量`self.grid_cell`中。接下来,创建一个形状为`[1, 1, 4]`的NumPy数组`scale`,其中包含了输入尺寸的四个坐标值`[input_size[1], input_size[0], input_size[1], input_size[0]]`。将该数组复制给变量`self.scale`。
最后,将`scale`数组复制一份,并将其转换为浮点型张量`scale_torch`,并将其移动到指定的设备上,并保存到实例变量`self.scale_torch`中。这个张量的形状为`[1, 1, 4]`,表示了输入尺寸的四个坐标值。
--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-7-ddc50a142701> in <module> 25 26 # 将 target_labels 和 x 转换为 numpy 数组 ---> 27 target_labels = np.array(target_labels) 28 x = np.array(x) 29 D:\anaconda\envs\pytorch3.6\lib\site-packages\torch\tensor.py in __array__(self, dtype) 619 return handle_torch_function(Tensor.__array__, (self,), self, dtype=dtype) 620 if dtype is None: --> 621 return self.numpy() 622 else: 623 return self.numpy().astype(dtype, copy=False) TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.
这个错误是因为 `target_labels` 是一个在 `cuda:0` 设备上的张量(tensor),而 `np.array()` 函数不能直接将 CUDA 张量转换为 numpy 数组。要解决这个问题,你可以首先将 `target_labels` 张量移动到 CPU 上,然后再将其转换为 numpy 数组。你可以使用 `.cpu()` 方法将张量移动到 CPU 上。例如,你可以尝试以下代码:
```python
import numpy as np
# 将 target_labels 移动到 CPU 上
target_labels = target_labels.cpu()
# 将 target_labels 转换为 numpy 数组
target_labels = np.array(target_labels)
```
同样地,在计算 `x` 时,如果 `x` 是一个在 GPU 上的张量,你也需要进行相同的处理。
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