NotImplementedError: numpy() is only available when eager execution is enabled.

这个错误通常是因为你正在使用 PyTorch 的静态图模式（即禁用了 PyTorch 的动态图模式）。要解决这个问题，你需要在代码中启用 PyTorch 的动态图模式，即启用 PyTorch 的自动微分功能。你可以按照以下方式启用动态图模式：

import torch

# 启用动态图模式
torch.set_grad_enabled(True)

如果你的代码中已经包含了上述代码，但仍然遇到该错误，则可能是因为你在使用一些 PyTorch 的操作，这些操作需要启用 Eager Execution。在这种情况下，你可以通过将 Tensor 转换为 numpy 数组来解决这个问题，如下所示：

import torch

# 假设 x 是一个 PyTorch 的 Tensor
x_np = x.detach().cpu().numpy()

这将把 Tensor 转换为 numpy 数组，并且不需要启用 Eager Execution。

相关问题

tensorflow报错 NotImplementedError: numpy() is only available when eager execution is enabled.

这个错误通常发生在使用 TensorFlow 1.x 的 Graph Mode 进行计算时，而不是使用 TensorFlow 2.x 的 Eager Mode 进行计算。要解决这个问题，可以尝试以下两种方法：

1. 切换到 TensorFlow 2.x 的 Eager Mode 进行计算。可以通过在代码开头添加以下代码来启用 Eager Mode：

   import tensorflow as tf
   tf.compat.v1.enable_eager_execution()

2. 在 TensorFlow 1.x 的 Graph Mode 下使用 Session.run() 方法来获取张量值，而不是使用 numpy() 方法。例如：

   import tensorflow as tf
   
   # 创建一个张量
   a = tf.constant(2)
   
   with tf.Session() as sess:
       # 使用 Session.run() 方法获取张量值
       a_numpy = sess.run(a)
   
   print(a_numpy)

希望能帮助到你！