python - TypeError:无法将 cuda:0 设备类型张量转换为 numpy。使用 Tensor.cpu() 先将张量复制到主机内存(Segmentation using yolact edge)
问题描述
我在 yolact 边缘运行分割。我正在尝试使用我自己的算法找到掩码的最小和最大 x 和 y 像素坐标。我正在尝试将元组的值转换为 numpy。但是我得到了以下错误
TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.
代码
xmin = []
xmax = []
y = []
print(np.shape(t[3]))
print(type(t[3][:][:][:]))
#row = (t[3][1][360][:]==1).nonzero(as_tuple=True)
for i in range (0, 2):
t_cpu = t[3].clone().detach().cpu()
horizontal_translation = torch.where(t[3][i][:][:]==1)
print(horizontal_translation)
horizontal_translation_numpy = np.asarray(horizontal_translation[1])
x_min = np.amin(horizontal_translation_numpy)
x_max = np.amax(horizontal_translation_numpy)
np.append(xmin,x_min)
np.append(xmax, x_max)
print(xmin)
print(xmax)
注意:t 是一个 pytorch 张量,由默认程序输出,包含 t[3] 中的掩码数据。我该如何解决?
输出:
torch.Size([2, 720, 1280])
<class 'torch.Tensor'>
(tensor([105, 105, 105, ..., 503, 503, 503]), tensor([427, 428, 429, ..., 468, 469, 470]))
Traceback (most recent call last):
File "eval.py", line 1303, in <module>
evaluate(net, dataset)
File "eval.py", line 928, in evaluate
evalimage(net, inp, out, detections=detections, image_id="0")
File "eval.py", line 621, in evalimage
img_numpy = prep_display(preds, frame, None, None, undo_transform=False)
File "eval.py", line 198, in prep_display
horizontal_translation_numpy = np.asarray(horizontal_translation[1])
File "/home/nvidia/.local/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/_asarray.py", line 83, in asarray
return array(a, dtype, copy=False, order=order)
File "/home/nvidia/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/tensor.py", line 480, in __array__
return self.numpy()
TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.
解决方案
做
horizontal_translation.cpu().numpy()
不行?
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