GPU上で、ImageからTensorに変換できません（GluonCV、Mxnet）

前提・実現したいこと

動画を読み取り、gluoncv、mxnetで構築したObject detectionのモデルを使ってフレーム毎に画像の物体認識の推論をしているのですが、エラーが取れません。

該当のソースコード

動画読み込み等のコードは省略しています。

Python
1def retrieve(self,video):
2        retval, image = video.retrieve()
3        if retval:
4            return image
5        else:
6            raise ValueError('retrieve from bad video')
7
8def show(self):
9
10        start_time = time.time()
11        for i in range(self.frame_count):
12            self.video.grab()
13            frame = self.retrieve(self.video)
14            frame = cv2.resize(frame, dsize=(320, 320))
15            # Actual detection
16            with mx.Context(mx.gpu()):
17                ###################
18                #print(frame.shape)# (320, 320, 3)
19                #image_np = mx.nd.array(frame)
20                #print(image_np.shape)# (320, 320, 3)
21                #print(len(image_np))# 320
22                #image_np_expanded = image_np.expand_dims(0)
23                #print(image_np_expanded.shape)# (1, 320, 320, 3)
24                #class_IDs, scores, bounding_boxs = self.net(image_np_expanded)
25                ###################
26                class_IDs, scores, bounding_boxs, frame = self.detect(frame)## ここでエラーになる
27
28def detect(self,image):
29        image, org = self.transform_test(mx.nd.array(image),self.data_shape, max_size=self.data_shape)
30        class_IDs, scores, bounding_boxs = self.net(image)
31        return class_IDs, scores, bounding_boxs, org
32
33def transform_test(self,imgs, short, max_size=1024, mean=(0.485, 0.456, 0.406),
34                    std=(0.229, 0.224, 0.225)):
35        if isinstance(imgs, mx.nd.NDArray):
36            imgs = [imgs]
37        for im in imgs:
38            assert isinstance(im, mx.nd.NDArray), "Expect NDArray, got {}".format(type(im))
39
40        tensors = []
41        origs = []
42        for img in imgs:
43            orig_img = img.asnumpy().astype('uint8')
44            #img = mx.nd.image.to_tensor(img)
45            transformer = transforms.ToTensor()
46            img = transformer(img)## ここでエラーになる
47            img = mx.nd.image.normalize(img, mean=mean, std=std)
48            tensors.append(img.expand_dims(0))
49            origs.append(orig_img)
50        if len(tensors) == 1:
51            return tensors[0], origs[0]
52        return tensors, origs