TypeError: randn(): argument 'size' (position 1) must be tuple of ints, not numpy.ndarray

这个错误通常是由于传递到 `randn()` 函数的参数类型不正确导致的。`randn()` 函数的第一个参数 `'size'` 应该是一个元组类型的整数，而不是一个 numpy 数组。

你需要检查传递给 `randn()` 函数的参数类型是否正确。如果你传递的是一个 numpy 数组，你需要将其转换为元组类型的整数。你可以使用 `tuple()` 函数将 numpy 数组转换为元组类型的整数，例如：

import numpy as np

# 将 numpy 数组转换为元组类型的整数
size = tuple(np.array([2, 3]))

# 使用正确的参数调用 randn() 函数
x = np.random.randn(*size)

这将把 numpy 数组 `[2, 3]` 转换为元组 `(2, 3)`，然后使用正确的参数调用 `randn()` 函数。

相关问题

TypeError: randn(): argument 'size' must be tuple of ints, but found element of type Tensor at pos 2

这个错误通常是由于在使用PyTorch的`torch.randn()`函数时，将一个张量（Tensor）作为参数传递而不是一个整数元组。`torch.randn()`函数的参数应该是一个整数元组，用于指定返回张量的形状。例如，`torch.randn((3, 4))`将返回一个3x4的张量。

请检查你的代码，确认所有使用`torch.randn()`函数的地方都传递一个整数元组作为参数，而不是一个张量。

TypeError: write() argument must be str, not numpy.ndarray

TypeError: write() argument must be str, not numpy.ndarray 错误提示是指你在尝试调用某个文本文件或流（如Python的`open()`函数返回的file对象的`.write()`方法）时，传递了一个numpy数组作为参数，而`.write()`方法期望的是字符串输入。这是因为文件操作通常用于处理文本数据，而numpy数组通常是二进制数据，直接写入可能会导致错误。

例如，当你这样做：

import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3])
with open('test.txt', 'w') as f:
    f.write(data)

这将会报错，因为`.write()`期望的是字符串形式的数据，而你传递了整个数组。

正确的做法是先将numpy数组转换为字符串格式（例如通过`repr()`函数），然后再写入文件：

data = np.array([1, 2, 3])
data_str = repr(data)
with open('test.txt', 'w') as f:
    f.write(data_str)

或者，如果你只是想保存数组的内容，你可以选择保存为.npy文件，这是专为numpy数组设计的文件格式：

np.save('test.npy', data)