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pytorch如何从张量中移除cuda()

tensor pytorch type-conversion python

aerin · 技术社区 · 7 年前

我得到了 TypeError: expected torch.LongTensor (got torch.cuda.FloatTensor) .

如何转换 torch.cuda.FloatTensor 到 torch.LongTensor ?

  Traceback (most recent call last):
  File "train_v2.py", line 110, in <module>
    main()
  File "train_v2.py", line 81, in main
    model.update(batch)
  File "/home/Desktop/squad_vteam/src/model.py", line 131, in update
    loss_adv = self.adversarial_loss(batch, loss, self.network.lexicon_encoder.embedding.weight, y)
  File "/home/Desktop/squad_vteam/src/model.py", line 94, in adversarial_loss
    adv_embedding = torch.LongTensor(adv_embedding)
TypeError: expected torch.LongTensor (got torch.cuda.FloatTensor)

3 回复 | 直到 7 年前

Umang Gupta 7 年前

你有浮子张量 f 想把它转换成long long_tensor = f.long()

你有 cuda tensor即数据在gpu上,并希望将其移动到cpu上 cuda_tensor.cpu() .

所以要转换一个torch.cuda.Float张量 A 去火炬。再见 A.long().cpu()

Shai 7 年前

Pytorch 0.4.0的最佳实践是 device agnostic code :也就是说,而不是使用 .cuda() 或 .cpu() 你可以简单地使用 .to(torch.device("cpu"))

A = A.to(dtype=torch.long, device=torch.device("cpu"))

请注意 .to() 不是“就地”操作(参见,例如。, this answer ),因此您需要分配 A.to(...) 回到 A .

prosti 7 年前

如果你有张量 t .

t = t.cpu()

会是老办法。

t = t.to("cpu")

将会是新的API。

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