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我正在使用 modified predict.py用于测试 pruned SqueezeNet Model
[phung@archlinux SqueezeNet-Pruning]$ python predict.py --image 3_100.jpg --model model_prunned --num_class 2
prediction in progress
Traceback (most recent call last):
File “predict.py”, line 66, in
prediction = predict_image(imagepath)
File “predict.py”, line 52, in predict_image
index = output.data.numpy().argmax()
TypeError: can’t convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.
[phung@archlinux SqueezeNet-Pruning]$
tensor.cpu() ?
最佳答案
改变index = output.data.numpy().argmax()
到index = output.cpu().data.numpy().argmax()
这意味着数据首先移动到 cpu，然后转换为 numpy 数组
关于numpy - TypeError : can’t convert CUDA tensor to numpy. 首先使用 Tensor.cpu() 将张量复制到主机内存，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53900910/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！