PyTorch에서 "The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tensors." 경고 메시지가 나타나는 이유
PyTorch에서 "The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tensors." 경고 메시지가 나타나는 이유
경고 메시지가 나타나는 이유
PyTorch는 텐서 연산을 수행하기 위해 NumPy 배열을 복사합니다. 하지만 NumPy 배열이 쓰기 불가능한 경우, PyTorch는 복사 작업을 수행할 수 없습니다. 따라서 경고 메시지를 출력하여 사용자에게 알려줍니다.
경고 메시지를 해결하는 방법
이 경고 메시지를 해결하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
- NumPy 배열을 쓰기 가능하도록 변경
NumPy 배열을 쓰기 가능하도록 변경하면 PyTorch는 배열을 복사할 수 있습니다. 다음 코드는 NumPy 배열을 쓰기 가능하도록 변경하는 방법을 보여줍니다.
# NumPy 배열을 쓰기 가능하도록 변경
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
array.setflags(write=True)
# NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환
tensor = torch.from_numpy(array)
- NumPy 배열을 복사하여 사용
NumPy 배열을 복사하여 사용하면 PyTorch는 원본 배열을 수정하지 않고 복사된 배열을 사용합니다. 다음 코드는 NumPy 배열을 복사하여 사용하는 방법을 보여줍니다.
# NumPy 배열을 복사하여 사용
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tensor = torch.from_numpy(array.copy())
- 경고 메시지를 무시
# 경고 메시지를 무시
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning)
# NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환
tensor = torch.from_numpy(array)
주의 사항
경고 메시지를 무시하는 것은 권장하지 않습니다. NumPy 배열이 쓰기 불가능한 경우, PyTorch는 예상치 못한 동작을 할 수 있습니다. 따라서 경고 메시지가 발생하는 이유를 확인하고 적절한 해결 방법을 사용하는 것이 중요합니다.
예제 코드
import numpy as np
import torch
# 예시 1: NumPy 배열이 쓰기 불가능한 경우
# NumPy 배열 생성
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# NumPy 배열을 쓰기 불가능하도록 설정
array.setflags(write=False)
# NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환 (경고 메시지 발생)
tensor = torch.from_numpy(array)
# 예시 2: NumPy 배열을 복사하여 사용
# NumPy 배열 복사
array_copy = array.copy()
# NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환 (경고 메시지 발생하지 않음)
tensor = torch.from_numpy(array_copy)
# 예시 3: 경고 메시지를 무시
# 경고 메시지 무시
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning)
# NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환 (경고 메시지 출력되지 않음)
tensor = torch.from_numpy(array)
실행 결과
# 예시 1: NumPy 배열이 쓰기 불가능한 경우
UserWarning: The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tensors. This means you can only read from the tensor, but you cannot modify it (e.g., .item(), .add_(), .mul_() etc.) You can use `torch.tensor(array)` to convert the NumPy array to a PyTorch tensor that is writeable.
# 예시 2: NumPy 배열을 복사하여 사용
# 예시 3: 경고 메시지를 무시
설명
- 예시 1에서는 NumPy 배열을 쓰기 불가능하도록 설정한 후 PyTorch 텐서로 변환합니다. 이 경우 경고 메시지가 발생합니다.
- 예시 3에서는 경고 메시지를 무시하고 NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환합니다. 이 경우 경고 메시지가 출력되지 않습니다.
"The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tensors." 경고 메시지 해결 방법의 대체 방법
torch.as_tensor 함수 사용
torch.as_tensor 함수는 NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환하는 함수입니다. 이 함수는 NumPy 배열을 복사하지 않고, 원본 배열을 텐서로 변환합니다. 따라서 NumPy 배열이 쓰기 불가능한 경우에도 torch.as_tensor 함수를 사용하여 경고 메시지 없이 텐서로 변환할 수 있습니다.
# `torch.as_tensor` 함수 사용
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환 (경고 메시지 발생하지 않음)
tensor = torch.as_tensor(array)
torch.from_numpy 함수의 copy 인수 사용
torch.from_numpy 함수의 copy 인수는 NumPy 배열을 복사할지 여부를 지정하는 인수입니다. 기본값은 False이며, 이 경우 NumPy 배열을 복사하지 않습니다. 따라서 NumPy 배열이 쓰기 불가능한 경우에도 copy 인수를 True로 설정하여 텐서로 변환할 수 있습니다.
# `torch.from_numpy` 함수의 `copy` 인수 사용
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환 (경고 메시지 발생하지 않음)
tensor = torch.from_numpy(array, copy=True)
NumPy 배열을 직접 수정
# NumPy 배열을 직접 수정
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# NumPy 배열을 쓰기 가능하도록 변경
array.flags.writeable = True
# NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환 (경고 메시지 발생하지 않음)
tensor = torch.from_numpy(array)
torch.as_tensor함수는 NumPy 배열을 복사하지 않기 때문에, 원본 배열을 수정하면 텐서도 함께 수정됩니다.torch.from_numpy함수의copy인수를True로 설정하면 NumPy 배열을 복사하기 때문에, 원본 배열을 수정해도 텐서는 영향을 받지 않습니다.- NumPy 배열을 직접 수정하는 방법은 주의가 필요합니다. 잘못된 수정은 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다.
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