numpy 数组可以在 GPU 中运行吗？

Question

我正在使用 PyTorch。我有以下代码：import numpy as npimport torchX = np.array([[1, 3, 2, 3], [2, 3, 5, 6], [1, 2, 3, 4]])X = torch.DoubleTensor(X).cuda()X_split = np.array_split(X.numpy(),                          indices_or_sections = 2,                          axis = 0)X_split但我收到此错误：---------------------------------------------------------------------------TypeError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-121-870b5d3f67b6> in <module>()----> 1 X_prime_class_split = np.array_split(X_prime_class.numpy(),       2                                      indices_or_sections = 2,      3                                      axis = 0)      4 X_prime_class_splitTypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.错误消息很清楚，我知道如何通过仅包括.cpu(), ie 来修复此错误。X_prime_class.cpu().numpy(). 我只是想知道这是否证实了 numpy 数组不能在 GPU/Cuda 中运行？

Answer 1

不，您通常不能在 GPU 阵列上运行 numpy 函数。PyTorch 为 PyTorch 张量重新实现了 numpy 中的大部分功能。例如，torch.chunk工作方式类似于np.array_split您可以执行以下操作：

我正在使用 PyTorch。我有以下代码：

import numpy as np

import torch

X = np.array([[1, 3, 2, 3], [2, 3, 5, 6], [1, 2, 3, 4]])

X = torch.DoubleTensor(X).cuda()

X_split = np.array_split(X.numpy(), 

                         indices_or_sections = 2, 

                         axis = 0)

X_split

但我收到此错误：

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-121-870b5d3f67b6> in <module>()

----> 1 X_prime_class_split = np.array_split(X_prime_class.numpy(), 

      2                                      indices_or_sections = 2,

      3                                      axis = 0)

      4 X_prime_class_split

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

错误消息很清楚，我知道如何通过仅包括.cpu(), ie 来修复此错误。X_prime_class.cpu().numpy(). 我只是想知道这是否证实了 numpy 数组不能在 GPU/Cuda 中运行？