_amax_dispatcher() got an unexpected keyword argument 'key'
时间: 2023-07-30 15:05:15 浏览: 60
这个错误通常是由于Numpy版本过低引起的。在较旧的Numpy版本中,`amax()`函数不支持`key`参数,因此会导致此错误。
要解决这个问题,可以先升级Numpy库,可以使用以下命令:
```
pip install --upgrade numpy
```
如果已经安装了最新版本的Numpy库,但仍然出现此错误,则可能是其他库的版本不兼容导致的。您可以尝试更新其他相关库的版本,或者尝试使用较早的Numpy版本来解决该问题。
相关问题
TypeError: mode() got an unexpected keyword argument 'keepdims'
这个错误是由于 `mode()` 函数中的 `keepdims` 参数在您的代码中被错误地使用导致的。根据错误消息,`mode()` 函数不支持 `keepdims` 参数。
如果您想保持结果的维度,可以考虑使用其他函数或方法来达到相同的目的。例如,您可以使用 `numpy` 库中的 `numpy.amax()` 函数来计算数组的最大值,并使用 `numpy.expand_dims()` 函数来扩展结果的维度。下面是一个示例:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
max_value = np.amax(arr)
max_value_with_dims = np.expand_dims(max_value, axis=0)
print(max_value_with_dims)
```
这将输出一个带有保持维度的最大值的数组。
请注意,这只是一个示例,具体的处理方式可能因您的需求而有所不同。如果您能提供更多的上下文或代码,我可以帮助您更准确地解决问题。
torch.amax
torch.amax函数是PyTorch中的一个函数,用于计算输入张量的最大值。它可以接受一个张量作为输入,并返回该张量中的最大值。
在使用torch.amax函数时,你可以通过指定dim参数来指定在哪个维度上进行最大值的计算。如果keepdim参数设置为True,结果将保持与输入张量相同的维度。如果没有指定out参数,torch.amax函数将返回一个新的张量。
举个例子,假设我们有一个输入张量a,它包含了四个随机数。我们可以使用torch.amax函数来计算a中的最大值。以下是示例代码:
```
import torch
a = torch.randn(4)
max_value = torch.amax(a)
print(max_value)
```
输出将是最大值的张量。