TypeError: linear(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了TypeError: linear(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

错误:TypeError: linear(): argument ‘input’ (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

这个错误通常表示您在使用torch.nn.Linear()函数时,将一个numpy数组传递给了该函数,而不是一个Tensor对象。

torch.nn.Linear()函数是用于创建线性层的函数。在PyTorch中,所有的操作都必须使用Tensor对象来完成,因此如果您传递了一个numpy数组而不是Tensor对象,就会出现这个错误。

为了解决这个问题,您需要将您的numpy数组转换为Tensor对象。您可以使用torch.from_numpy()函数将numpy数组转换为Tensor对象,如下所示:

import torch

# 定义一个numpy数组
my_numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将numpy数组转换为Tensor对象
my_tensor = torch.from_numpy(my_numpy_array)

# 使用torch.nn.Linear()函数,并传递Tensor对象作为输入
linear_layer = torch.nn.Linear(in_features=5, out_features=10)
output = linear_layer(my_tensor)

在这个例子中,我们首先定义了一个numpy数组my_numpy_array,然后使用torch.from_numpy()函数将其转换为Tensor对象my_tensor。接下来,我们使用torch.nn.Linear()函数创建一个线性层,并将my_tensor作为输入。注意,我们在创建线性层时指定了输入维度in_features=5,这是因为my_tensor有5个元素。最后,我们计算了线性层的输出,并将结果保存在变量output中。

通过这种方式,您就可以将numpy数组转换为Tensor对象,并在torch.nn.Linear()函数中使用它们了。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-551641.html

到了这里,关于TypeError: linear(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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