TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not int

这个错误通常是因为你把一个整数作为输入传递给了一个需要张量作为输入的函数。你可以通过将整数转换为张量来解决这个问题，例如使用 `torch.tensor()` 函数将整数转换为张量。

举例来说，如果你有以下代码：

import torch.nn as nn

linear_layer = nn.Linear(10, 5)
output = linear_layer(4)

这里的 `4` 是一个整数，会导致上述的TypeError错误。你可以将其转化为张量来解决这个问题：

import torch.nn as nn
import torch

linear_layer = nn.Linear(10, 5)
input_tensor = torch.tensor([4])
output = linear_layer(input_tensor)

这里我们使用 `torch.tensor()` 函数将整数 `4` 转换为一个1维张量，然后将其传递给 `linear_layer()` 函数。

相关问题

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

这是一个 Python 的错误提示信息，它通常说明你试图使用一个numpy数组作为输入参数传递给 PyTorch中的线性层(linear layer)。然而，线性层要求输入参数必须是 PyTorch tensor 类型。要解决这个问题，你需要将 numpy 数组转化为 PyTorch tensor，可以使用 PyTorch 中的 from_numpy() 方法。代码示例如下：

import torch

#从numpy数组中创建一个PyTorch tensor
input_np_array = np.ones((2,3))
input_tensor = torch.from_numpy(input_np_array)

#使用线性层来处理输入tensor
linear_layer = torch.nn.Linear(3,4)
output_tensor = linear_layer(input_tensor)

在这个例子中，我们首先使用numpy创建一个形状为(2,3)的数组。然后，我们使用 torch.from_numpy() 方法将它转换成一个 PyTorch tensor 对象。最后，我们使用 PyTorch 中的线性层来处理这个 tensor。这里我们的线性层输入的形状是 (3,4)。注意，这里我们并没有使用 numpy 数组或者将 numpy 数组直接传递给线性层作为输入，而是将 numpy 数组转换为了 PyTorch tensor，然后将这个 tensor 输入到线性层中。这样就可以避免上述的 TypeError 错误。

TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray 如何解决

这个错误通常发生在你试图将一个 NumPy 数组（`numpy.ndarray`）传递给 PyTorch 神经网络的线性层（`torch.nn.Linear`）作为输入，而线性层要求的输入必须是 PyTorch 张量（`torch.Tensor`）。

要解决这个错误，你需要将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。可以使用 `torch.from_numpy()` 方法将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。例如：

import numpy as np
import torch

# 创建一个 2x3 的 NumPy 数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量
tensor = torch.from_numpy(arr)

# 创建一个线性层
linear = torch.nn.Linear(3, 2)

# 将张量作为输入传递给线性层
output = linear(tensor)

在这个例子中，我们首先创建一个 2x3 的 NumPy 数组 `arr`，然后使用 `torch.from_numpy()` 方法将其转换为 PyTorch 张量 `tensor`。接着，我们创建了一个输入大小为 3，输出大小为 2 的线性层 `linear`，然后将张量 `tensor` 作为输入传递给线性层，并将输出保存在 `output` 变量中。这样就可以避免上述错误了。