one-got的数据类型是tensor吗？

时间: 2024-05-25 19:16:02 浏览: 84
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PyTorch中Tensor的数据类型和运算的使用

无法确定，因为不清楚“one-got”是什么。如果“one-got”是一个变量或对象，需要查看其定义和使用情况才能确定数据类型。如果“one-got”是一个函数或模块，需要查看其文档或源代码才能确定输出的数据类型。Tensor是PyTorch的数据类型之一，如果“one-got”是使用PyTorch编写的代码，那么输出可能是Tensor类型。
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output = net(x)报错 TypeError: conv2d() received an invalid combination of arguments - got (PngImageFile, Parameter, Parameter, tuple, tuple, tuple, int), but expected one of: * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, tuple of ints padding, tuple of ints dilation, int groups)怎么解决

这个错误提示与你之前遇到的问题相同，是因为你传递的输入数据是一个PngImageFile类型的对象，而conv2d函数需要的是一个Tensor类型的输入。 你可以将PngImageFile对象转换为Tensor类型的数据，然后再作为输入传递给...

TypeError: mean() received an invalid combination of arguments - got (numpy.ndarray, dim=int), but expected one of: * (Tensor input, *, torch.dtype dtype) * (Tensor input, tuple of ints dim, bool keepdim, *, torch.dtype dtype, Tensor out) * (Tensor input, tuple of names dim, bool keepdim, *, torch.dtype dtype, Tensor out)

这个错误通常是由于使用了不兼容的数据类型或参数数量导致的。 根据错误提示信息，你正在调用某个函数的 mean() 方法，并且传递了一个 Numpy 数组和一个整数作为参数。然而，该方法要求的参数类型与你提供的参数...

return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, TypeError: conv2d() received an invalid combination of arguments - got (PngImageFile, Parameter, Parameter, tuple, tuple, tuple, int), but expected one of: * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, tuple of ints padding, tuple of ints dilation, int groups)什么意思

这个错误提示是由于你调用了PyTorch的conv2d函数，但是传入的参数类型不匹配。正确的参数应该是一个Tensor类型的输入，一个Tensor类型的卷积核权重，一个...你需要将输入数据转换为Tensor类型，然后再调用conv2d函数。

conv2d() received an invalid combination of arguments - got (DataLoader, Parameter, Parameter, tuple, tuple, tuple, int), but expected one of:

然而，conv2d()函数需要的参数不是DataLoader对象，而是torch.Tensor类型的数据。 要解决这个问题，你需要首先从DataLoader对象中获取数据，并将其转换为torch.Tensor类型的数据，然后才能使用conv2d()函数进行卷积...

_state = torch.LongTensor(state, dtype=torch.float32) TypeError: new() received an invalid combination of arguments - got (numpy.ndarray, dtype=torch.dtype), but expected one of: * (*, torch.device device) didn't match because some of the keywords were incorrect: dtype * (torch.Storage storage) * (Tensor other) * (tuple of ints size, *, torch.device device) * (object data, *, torch.device device)

这个错误是由于将 numpy.ndarray 类型的数据直接传递给 torch.LongTensor 的构造函数，而没有指定数据类型。根据错误提示，可以看到 dtype=torch.float32 是不合法的参数组合。 为了解决这个问题，我们需要将...

conv2d() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, Parameter, Parameter, tuple, tuple, tuple, int), but expected one of: * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, tuple of ints padding, tuple of ints dilation, int groups) didn't match because some of the arguments have invalid types: (Tensor, !Parameter!, !Parameter!, !tuple of (int, int)!, !tuple of (int, int)!, !tuple of (bool, bool)!, int) * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, str padding, tuple of ints dilation, int groups) didn't match because some of the arguments have invalid types: (Tensor, !Parameter!, !Parameter!, !tuple of (int, int)!, !tuple of (int, int)!, !tuple of (bool, bool)!, int)

请确保你正确地传递了Tensor类型的输入、权重和偏置项，并使用适当的数据类型和形状来调用conv2d()函数。可能需要检查代码中对这些参数的处理方式，并确保它们符合conv2d()函数所需的参数类型和形状。

RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'indices' to have one of the following scalar types: Long, Int; but got torch.FloatTensor instead (while checking arguments for embedding)

这个错误是由于在使用embedding函数时，传递给indices参数的数据类型应该是Long或Int类型的tensor，但是你传递了一个FloatTensor类型的数据导致的。解决这个问题的方法是将传递给indices参数的数据类型转换为Long或...

TypeError: empty() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, dtype=NoneType, device=NoneType), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.memory_format memory_format, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of ints size, *, torch.memory_format memory_format, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)

这是一个类型错误，提示中指出函数 empty() ...其中可选参数包括：命名元组 names、内存格式 memory_format、数据类型 dtype、张量布局 layout、设备 device、是否锁定内存 pin_memory 和是否需要梯度 requires_grad。

TypeError: zeros() received an invalid combination of arguments - got (bool, int, int), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of ints size, *, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)

dtype是要创建的张量数据类型，可以是float、double、int等；layout是张量的内存布局方式；device是张量所在的设备（如CPU或GPU）；requires_grad指定张量是否需要梯度；pin_memory指定是否将张量存储在锁...

conv2d() received an invalid combination of arguments - got (ReLU, Parameter, NoneType, tuple, tuple, tuple, int), but expected one of: * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, tuple of ints padding, tuple of ints dilation, int groups) didn't match because some of the arguments have invalid types: (!ReLU!, !Parameter!, !NoneType!, !tuple of (int, int)!, !tuple of (int, int)!, !tuple of (int, int)!, int) * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, str padding, tuple of ints dilation, int groups) didn't match because some of the arguments have invalid types: (!ReLU!, !Parameter!, !NoneType!, !tuple of (int, int)!, !tuple of (int, int)!, !tuple of (int, int)!, int)

根据错误提示，conv2d()函数的参数组合仍然不正确。根据错误提示提供的信息，ReLU对象不应该...如果问题仍然存在，请检查代码中的调用语句和传递给conv2d()函数的参数，确保按照正确的顺序和数据类型传递参数。

h_forward = torch.zeros(self.num_layers,self.hidden_size) TypeError: zeros() received an invalid combination of arguments - got (bool, int), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of ints size, *, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)

这个例子中，我们使用了命名参数dtype和device，用于指定创建的张量的数据类型和所在的设备（例如，使用GPU）。 总之，为了避免这个错误，确保将torch.zeros()函数的参数传递为一个整数元组或者使用命名参数...

解释：empty() received an invalid combination of arguments - got (tuple, dtype=NoneType, device=NoneType), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.memory_format memory_format, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of ints size, *, torch.memory_format memory_format, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)

dtype是数据类型；device是张量所在的设备；requires_grad表示是否需要计算梯度。 你应该检查一下你的函数调用，看看是否符合这个参数组合。另外，你也可以查看一下文档，确保你的参数使用正确。

typeerror: empty() received an invalid combination of arguments - got (tuple, dtype=nonetype, device=nonetype), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.memory_format memory_format, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of ints size, *, torch.memory_format memory_format, tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)

其中可选参数包括：命名元组 names、内存格式 memory_format、数据类型 dtype、张量布局 layout、设备 device、是否锁定内存 pin_memory 和是否需要梯度 requires_grad。 回答2：</h3><br/>这个错误信息是Python中...

Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 44, in <module> output = model_res(images) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1110, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\timm\models\resnet.py", line 541, in forward x = self.forward_features(x) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\timm\models\resnet.py", line 520, in forward_features x = self.conv1(x) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1110, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 447, in forward return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 443, in _conv_forward return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, TypeError: conv2d() received an invalid combination of arguments - got (list, Parameter, NoneType, tuple, tuple, tuple, int), but expected one of: * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, tuple of ints padding, tuple of ints dilation, int groups) didn't match because some of the arguments have invalid types: (!list!, !Parameter!, !NoneType!, !tuple!, !tuple!, !tuple!, int) * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, str padding, tuple of ints dilation, int groups) didn't match because some of the arguments have invalid types: (!list!, !Parameter!, !NoneType!, !tuple!, !tuple!, !tuple!, int)

这是一个 Python 的错误追踪（Traceback），它告诉我们在运行 Python...根据错误提示，推测可能是输入的数据类型不正确，或者参数传递的方式有误。建议检查代码实现中与输入相关的代码，确保输入数据的类型和形状正确。

Traceback (most recent call last): File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 105, in <module> image = model(image) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 61, in forward x = self.conv1(x) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 463, in forward return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 459, in _conv_forward return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, TypeError: conv2d() received an invalid combination of arguments - got (numpy.ndarray, Parameter, Parameter, tuple, tuple, tuple, int), but expected one of: * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, tuple of ints padding, tuple of ints dilation, int groups) didn't match because some of the arguments have invalid types: (!numpy.ndarray!, !Parameter!, !Parameter!, !tuple of (int, int)!, !tuple of (int, int)!, !tuple of (int, int)!, int) * (Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, tuple of ints stride, str padding, tuple of ints dilation, int groups) didn't match because some of the arguments have invalid types: (!numpy.ndarray!, !Parameter!, !Parameter!, !tuple of (int, int)!, !tuple of (int, int)!, !tuple of (int, int)!, int) 如何解决

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