解决torch.from_numpy报错 (ValueError)

变量screen的类型是numpy.ndarray，使用如下代码想要将numpy数组转化为torch.Tensor：

screen = torch.from_numpy(screen)

运行报错：

ValueError: At least one stride in the given numpy array is negative, and tensors with negative strides are not currently supported. (You can probably work around this by making a copy of your array  with array.copy().)

解决方法：

①按照报错提示，复制数组

screen = torch.from_numpy(screen.copy())

②使用numpy的调整数组连续性的函数

screen = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(screen))

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探索原因：

与numpy数组在内存中的存储方式有关系，可以参考知乎的这篇文章：从Numpy中的ascontiguousarray说起 - 知乎

 从上图numpy官方文档来看，ascontiguousarray函数是将数组按照C order的方式排列(行排列)。之前使用了numpy.transpose函数对数组维度进行调整，可能打乱了数组的行排列方式，所以采用ascontiguousarray进行调整。