unsqueeze_报错

unsqueeze_函数报错的可能原因有以下几种：
1. 未正确导入相关的库或模块。
2. 对一个不支持unsqueeze_操作的数据类型进行了该操作。
3. 对一个不可变的张量进行了unsqueeze_操作。

以下是一个演示例子：

import torch

# 创建一个张量
tensor = torch.tensor([1, 2, 3])

# 尝试使用unsqueeze_函数
tensor.unsqueeze_(0)  # 报错：RuntimeError: unsqueeze_(): argument 'dim' (0) must be in range [-tensor.dim() - 1, tensor.dim() + 1)

# 解决方法：使用新的张量接收unsqueeze_操作的结果
new_tensor = tensor.unsqueeze(0)
print(new_tensor)  # 输出：tensor([[1, 2, 3]])

相关问题

xb = to_device(img.unsqueeze(0), device)报错AttributeError: unsqueeze

这个错误可能是因为 `img` 并不是 PyTorch 的张量（tensor）类型，无法调用 `unsqueeze` 方法。你可以尝试将 `img` 转换为 PyTorch 张量类型，例如：

import torch

img = torch.Tensor(img)  # 将img转换为张量类型
xb = to_device(img.unsqueeze(0), device)

或者在读取图像时直接使用 PyTorch 提供的函数将其转换为张量类型：

from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()  # 将PIL图像转换为张量
])

img = Image.open('path/to/image.jpg')
img = transform(img)  # 将img转换为张量类型
xb = to_device(img.unsqueeze(0), device)

这样应该就可以避免 `unsqueeze` 报错了。

这句代码 week_feature=week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, n_time, n_node, 1)报错'numpy.ndarray' object has no attribute 'unsqueeze'，为什么产生呢，怎么解决，pytorch版本

这个错误提示表明你正在使用 NumPy 数组而不是 PyTorch 张量，而 NumPy 数组没有 `unsqueeze` 方法。要使用 PyTorch 的 `unsqueeze` 方法，你需要将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。你可以使用 `torch.from_numpy()` 方法将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。修改代码如下：

import torch

week_feature = torch.from_numpy(week_feature)
week_feature = week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, n_time, n_node, 1)

这应该可以解决你的问题。注意，这里假设你已经将 NumPy 数组 `week_feature` 定义好了。此外，要注意 PyTorch 版本，这个方法在 PyTorch 0.4.0 及以上版本中可用。