この二つのコードの差は何ですか？どうして片方だけエラーが出るのかわかる人教えてください  
両方 `torch.Tensor` 型同士の足し算なのに、なぜ片方だけエラーが出るのですか？  
わかる人教えてください。

コードA

```

    a=torch.tensor([[10]]).to("cuda:0").half()
    b=torch.tensor([2]).to("cuda:0").half()
    print(type(a),a)
    print(type(b),b)
    print(a+b)
    print("ok")
    
```

結果A

```

    <class 'torch.Tensor'> tensor([[10.]], device='cuda:0', dtype=torch.float16)
    <class 'torch.Tensor'> tensor([2.], device='cuda:0', dtype=torch.float16)
    tensor([[12.]], device='cuda:0', dtype=torch.float16)
    ok
    
```

コードB

```

    targ=(gamma ** multireward_steps)*targetQN.forward(memory.buffer[idx][0],"net_v")
    rew=memory.buffer[idx][2].to("cuda:0")
    print(type(targ),targ)
    print(type(rew),rew)
    targets[i]=rew+targ
    
```

結果B

```

    <class 'torch.Tensor'> tensor([[0.0208]], device='cuda:0', dtype=torch.float16)
    <class 'torch.Tensor'> tensor([0.], device='cuda:0', dtype=torch.float16)
    
    ---------------------------------------------------------------------------
    TypeError                                 Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-1-dff82183a33b> in <module>
        420                     trin.pioritized_experience_replay(batch_size, gamma,step=episode,
        421                                                       state_size=state_,action_size=acthon,
    --> 422                                                       multireward_steps=multireward_steps)
        423                 trin.Done(episode)
        424                 mainQN.Done()
    
    <ipython-input-1-dff82183a33b> in pioritized_experience_replay(self, batch_size, gamma, step, state_size, action_size, multireward_steps)
        289             print(type(targ),targ)
        290             print(type(rew),rew)
    --> 291             targets[i]=rew+targ
        292 
        293             priority = rank_sum(memory_TDerror.buffer[idx], self.alpha)
    
    ~\Anaconda3\envs\pyflan\lib\site-packages\torch\tensor.py in __array__(self, dtype)
        492             return self.numpy()
        493         else:
    --> 494             return self.numpy().astype(dtype, copy=False)
        495 
        496     # Wrap Numpy array again in a suitable tensor when done, to support e.g.
    
    TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.
    
```
CC BY-SA 4.0
2020-06-12T11:48:50.857
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2023-06-18T08:03:50.487
2023-04-11T01:31:02.387
3060
39967
question
python gpu pytorch
PyTorch で二つのコードの差は何ですか？どうして片方だけエラーが出るのかわかる人教えてください
> TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use
> Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

このエラーメッセージに書いてある通りで、コピーのためにcudaを使っているTensorを一度cpuで扱うように変えないとだめではないでしょうか。

コードAは`a(Tensor) + b(Tensor)` をしているだけですが  
コードBは`targets[i] = rew(Tensor) + targ(Tensor)`
で`numpy`へのコピーが発生しています。そこが違います。たぶん`targets[i]`の型が`ndarray`とかなんでしょうね。
CC BY-SA 4.0
2020-08-04T14:02:54.630
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2020-08-04T14:02:54.630
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answer
コードAとコードBの違いは、コードAは2つのTensorを足し算しているだけですが、コードBはndarrayとTensorを足し算しています。そのため、エラーが発生しています。エラーメッセージに書いてある通りで、コピーのためにcudaを使っているTensorを一度cpuで扱うように変えないとだめです。

このエラーを解決するためには、以下のように書き換えます。

```

    targets[i] = rew.cpu() + targ.cpu()
    
```
CC BY-SA 4.0
2023-04-10T18:37:58.753
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2023-04-11T01:29:01.157
2023-04-11T01:29:01.157
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