Факел: тензор в numpy - проблема с циклом .cpu() в .detach().numpy()

У меня возникла проблема с преобразованием тензора факела в массив numpy.

    avg_rewards = th.mean(rewards, dim=[0,1,3])
    avg_targets = th.mean(th.mean(targets.reshape(rewards.shape), dim=[0, 1, 3]))
    avg_score = th.max(avg_rewards, avg_targets)
    avg_q = th.mean(q, dim=[0, 1, 3])

    griefers = avg_score > avg_q
    griefers = [i for i, x in enumerate(griefers) if x]

    grieve_factor = th.tanh(th.clamp(avg_score / avg_q, min=0)).detach().numpy()

Последняя строка возвращает ошибку. Если я использую .detach().numpy(), я получаю сообщение "use .cpu()...". Однако, если я использую .cpu(), я получаю сообщение об ошибке «использовать .detach().numpy()».

Я распечатал тип grieve_factor:

the grieve factors are tensor([0., 0.], device='cuda:0', grad_fn=<TanhBackward0>)

Мне не нужны никакие градиенты, и я просто хочу, чтобы это был массив [0., 0.]