Python 如何将cupy数据转换为PyTorch张量？

最近我了解到CuPy将利用GPU加速深度学习中的计算。但是，在执行以下步骤后，我仍然得到一个无法解决的错误：

我通过

https://docs.cupy.dev/en/stable/install.html

。其他软件包也已正确安装

原始代码如下所示，在文件

A

中：

导入h5py
进口火炬
将numpy作为np导入
作为cp导入cupy
从torch.utils.data导入数据集，数据加载器
从torchvision导入变换、UTIL
类cupy_数据集（数据集）：
定义初始化（自，文件目录）：
super（cupy_数据集，self）。_init_(）
data=h5py.File（文件目录）
self.ms=cp.array（data.get（“ms”））
self.lms=cp.array（data.get（“lms”））
self.pan=cp.array（data.get（“pan”））
self.gt=cp.array（data.get（“gt”））
self.ms=（self.ms[0:10，：，：，：，：]）
self.lms=（self.lms[0:10，：，：，：，：]）
self.pan=（self.pan[0:10，：，：，：]）
self.gt=（self.gt[0:10，：，：，：，：]）
self.ms=torch.utils.dlpack.from_dlpack（self.ms.toDLpack（））.float（）
self.lms=torch.utils.dlpack.from_dlpack（self.lms.toDLpack（））.float（）
self.pan=torch.utils.dlpack.from_dlpack（self.pan.toDLpack（））.float（）
self.gt=torch.utils.dlpack.from_dlpack（self.gt.toDLpack（））.float（）
定义（自我）：
返回透镜（自身gt形状[0]）
def uu getitem uu（self，idx）：
ms=self.ms[idx，：，：，：，：]
lms=self.lms[idx，：，：，：，：]
pan=self.pan[idx，：，：，：，：]
gt=self.gt[idx，：，：，：，：]
返回ms、lms、pan、gt
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
train_数据集=cupy_WorldView3_数据集（文件目录='/training_数据/train.mat'）
打印（列车数据集.gt.形状）

在文件

B

中：

导入火炬
进口丘比特
从{file_A}导入cupy_数据集
train_数据集=cupy_数据集（文件目录='/training_数据/train.mat'）
gt=列车_数据集.gt
pan=列车_数据集.pan
lms=列车_数据集.lms
ms=列车运行数据集。ms
打印（类型（gt））

文件

A

中的结果如下所示：

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“{File path}”，第94行，在
train_数据集=cupy_WorldView3_数据集（文件目录='/training_数据/train.mat'）
文件“{File path}”，第76行，在_init中__
self.ms=torch.utils.dlpack.from_dlpack（self.ms.toDLpack（））.float（）
AttributeError:模块“torch.utils”没有属性“dlpack”

文件

B

中的结果如下所示：

使用后端：pytorch
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/home/office desktop/.pycharm\u helpers/pydev/pydevd.py”，第1477行，in\u exec
pydev_imports.execfile（文件、全局、局部）#执行脚本
文件“/home/office desktop/.pycharm\u helpers/pydev/\u pydev\u imps/\u pydev\u execfile.py”，execfile中第18行
exec（编译（内容+“\n”，文件，'exec'），全局，loc）
文件“{File path}”，第6行，在
train_数据集=cupy_数据集（文件目录='/training_数据/train.mat'）
文件“{File path}”，第76行，在_init中__
self.ms=torch.utils.dlpack.from_dlpack（self.ms.toDLpack（））.float（）
AttributeError:“cupy.core.core.ndarray”对象没有属性“toDLpack”
进程已完成，退出代码为1

仅供参考，我的基本想法是使用

DLpack

作为CuPy和PyTorch张量之间的互连。初始用法和语法可在和中找到

为什么会这样？先谢谢你。如果您需要任何其他信息，我愿意提供：）