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。

相关问题

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

这个错误通常是因为您将numpy数组传递给了需要tensor作为输入的PyTorch函数。解决这个问题的方法是将numpy数组转换为tensor。

您可以使用torch.from_numpy()将numpy数组转换为tensor。例如，如果您的numpy数组是arr，则可以使用以下代码将其转换为tensor：

import torch
tensor_arr = torch.from_numpy(arr)

然后，您可以使用tensor_arr作为输入传递给您的PyTorch函数，而不会再出现TypeError错误。

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

This error occurs when the input argument for the nll_loss_nd() function is a numpy array instead of a PyTorch tensor.

To fix this error, you can convert the numpy array to a PyTorch tensor using the from_numpy() method.

Here is an example code snippet:

import torch
import numpy as np

# create a numpy array
arr = np.array([1, 2, 3])

# convert the numpy array to a PyTorch tensor
tensor = torch.from_numpy(arr)

# use the tensor as input for nll_loss_nd() function
loss = torch.nn.functional.nll_loss_nd(tensor)