###上手くいかなかった事例

予測
score = net(x_test)

score.dtype
→torch.float32

csv 書き出し
pd.Series(score, name='score').to_csv('submission.csv', index=None, line_terminator='\n')

RuntimeError Traceback (most recent call last)
in ()
1 # csv 書き出し
----> 2 pd.Series(score, name='score').to_csv('submission.csv', index=None, line_terminator='\n')

5 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/_tensor.py in array(self, dtype)
641 return handle_torch_function(Tensor.array, (self,), self, dtype=dtype)
642 if dtype is None:
--> 643 return self.numpy()
644 else:
645 return self.numpy().astype(dtype, copy=False)

RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

###上手くいった事例

エラー文のUse tensor.detach().numpy() instead.を参考に
以下のようにしてみました。

score = score.detach().numpy()

これでnumpy形式になったので行ける！
と思いきや、

csv 書き出し
pd.Series(score, name='score').to_csv('submission.csv', index=None, line_terminator='\n')

Exception Traceback (most recent call last)
in ()
1 # csv 書き出し
----> 2 pd.Series(score, name='score').to_csv('submission.csv', index=None, line_terminator='\n')

1 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/core/construction.py in sanitize_array(data, index, dtype, copy, raise_cast_failure)
494 elif subarr.ndim > 1:
495 if isinstance(data, np.ndarray):
--> 496 raise Exception("Data must be 1-dimensional")
497 else:
498 subarr = com.asarray_tuplesafe(data, dtype=dtype)

Exception: Data must be 1-dimensional

今度は、「Data must be 1-dimensional」と言われたので

再度、次元数を確かめたところ
score.ndim
→2

と返されたので
score = np.squeeze(score)
を適用し
score.ndim
→1
次元数を1に変換。

csv 書き出し
pd.Series(score, name='score').to_csv('submission.csv', index=None, line_terminator='\n')

→書き出し成功！！

ポイントは、tensor→numpy形式への変換と、次元数でした。

参考
https://note.nkmk.me/python-numpy-squeeze/