无法在需要 grad 的张量上调用 numpy()

Question

我有一个变量losses_all = []想要转换为 np.array。我尝试使用代码执行此操作并收到以下错误：

# convert to numpy array
losses = np.array(losses_all)

# ERROR MESSAGE
RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

我也尝试过这个，但出现以下错误：

# using code from error message above
losses=losses_all.detach().numpy()

# NEW ERROR MESSAGE
AttributeError: 'list' object has no attribute 'detach'

还有其他方法可以将此变量转换为数组吗？

Answer 1

您正在列表变量上调用 numpy 数组。如果你的列表loss_all有不同的张量值，那么

像这样调用：

losses= [ loss.detach().numpy() for loss in losses_all]