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。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-551641.html
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
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