GPU上的tensor调用numpy报错：TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t

完整报错：TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

环境：python3,笔记本带cuda

原因：numpy只能再cpu上调用，GPU上的tensor不可调用（如何将model,tensor放到GPU上可以参考我的另一篇博客：pytorch将model放置到GPU(cuda)上，运行时报错Expected all tensors to be on the same device, but found at least tw_Wsyoneself的博客-CSDN博客）

报错代码：

loss_value = np.mean(loss.detach().numpy())
accracy = np.mean((torch.argmax(out, 1) == torch.argmax(y, 1)).numpy())

尝试解决：

方法一：降低numpy的版本：听说有效，亲测无效（可能是我的环境问题），如果无效可以尝试方法二

pip install --user numpy==1.19

方法二：在调用numpy前转为cpu,修改后的代码：

loss_value = np.mean(loss.cpu().detach().numpy())
accracy = np.mean((torch.argmax(out, 1) == torch.argmax(y, 1)).cpu().numpy())

成功运行~