【解决】can‘t convert CUDA tensor to numpy. Use Tensor.cpu to copy the tensor to host memory first

解决CUDA tensor convert to numpy 失败的问题

1.运行环境

环境：python3.7， pytorch1.8.2，numpy 1.21.5

2.改错过程

在用CUDA训练完data以后，想用plt来进行可视化，需要将CUDA tensor转换为numpy，失败语句：

x = x.cpu().numpy()

尝试：

x = x.cpu().data.numpy()

仍然失败，后来考虑是不是python版本的问题，但是没敢尝试，因为一旦修改了python版本，可能对应的cuda、pytorch就会出现兼容的问题，再后来看到有修改源码的大神：
将tensor.py中的function：‘–array–’ in class Tensor 由原来的：

    def __array__(self, dtype=None):
        if has_torch_function_unary(self):
            return handle_torch_function(Tensor.__array__, (self,), self, dtype=dtype)
        if dtype is None:
            return self.numpy()
        else:
            return self.numpy().astype(dtype, copy=False)

修改为

    def __array__(self, dtype=None):
        if has_torch_function_unary(self):
            return handle_torch_function(Tensor.__array__, (self,), self, dtype=dtype)
        if dtype is None:
            return self.cpu().numpy()
        else:
            return self.numpy().astype(dtype, copy=False)

3. 结果

改完之后，然后继续用最初的语句：

x = x.cpu().numpy()

没有报错，
Done！ 完美通过！

4. 参考

https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/82973711