我如何让 pytorch 读取 numpy 格式？答案

【问题标题】：How I make pytorch read the numpy format?我如何让 pytorch 读取 numpy 格式？
【发布时间】：2020-03-28 17:31:55
【问题描述】：

我正在尝试使用 PyTorch 和 Keras 创建一个代码，该代码使用 BERT 算法来检测假新闻，但我得到一个错误告诉我：

can't convert np.ndarray of type numpy.bool_.
The only supported types are: double, float, float16, int64, int32, and uint8.

请访问我的Google Codelab 上的代码。错误可以在最后一个单元格中看到。

运行它的唯一要求是为训练过程下载一个CSV 文件。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

检查 numpy 数组的 dtype。

我怀疑您必须将其转换为改变它的dtype

torch.from_numpy(np.array(someVar, dtype=np.uint8))

【讨论】：

【解决方案2】：

您应该首先从 bool 转换为 uint8，然后使用 torch.from_numpy() 将 train_y 作为 Torch 的张量。

【讨论】：

【解决方案3】：

我无法确认，但我相信你的问题会通过改变得到解决：

train_y = np.array(train_labels) == 'fake'
test_y = np.array(test_labels) == 'fake'

到：

train_y = (np.array(train_labels) == 'fake').astype(int)
test_y = (np.array(test_labels) == 'fake').astype(int)

train_y 数据当前是一个 Bool 类型的数组（True 或 False），张量需要和 int（0 或 1）。

【讨论】：

我收到一个错误：名称“设备”未定义，请您帮我解决这个问题。
colab.research.google.com/drive/…
我对 Torch 不是很熟悉，我自己也是 TF 的人。话虽如此，我认为您可以通过索引获得设备上分配的内存：将设备替换为 0，如果您正在进行多 GPU 计算，您将获得设备 0 或设备 1 上的内存。 torch.cuda.memory_allocated(0)。 PS 看起来您正在使用我的答案，如果您不介意，我将不胜感激“接受”答案。谢谢