TypeError: can't assign a numpy.ndarray to a torch.DoubleTensor

这个错误通常发生在 PyTorch 的代码中，它表示你尝试将一个 NumPy 数组赋值给一个 PyTorch 的 DoubleTensor 类型变量。这会导致类型不匹配的错误。

要解决这个问题，你可以尝试将 NumPy 数组转换为 PyTorch 的张量，然后再将其赋给 DoubleTensor 类型变量。你可以使用 `torch.tensor()` 函数将 NumPy 数组转换为张量，如下所示：

import torch
import numpy as np

# 创建一个 NumPy 数组
numpy_arr = np.random.rand(3, 4)

# 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量
tensor_var = torch.tensor(numpy_arr)

# 将张量赋给 DoubleTensor 类型变量
double_tensor_var = tensor_var.double()

这将创建一个大小为 3x4 的随机 NumPy 数组，并将其转换为 PyTorch 张量。然后，将张量赋给 DoubleTensor 类型变量。这样就可以避免类型不匹配的错误了。

相关问题

TypeError: can't assign a numpy.ndarray to a torch.FloatTensor

这个错误通常出现在使用PyTorch时，尝试将一个numpy数组赋值给一个PyTorch的FloatTensor时。这会导致类型不匹配的错误。

解决这个问题的方法是将numpy数组转换为PyTorch张量。可以使用以下代码将一个numpy数组转换为PyTorch张量:

import torch
import numpy as np

numpy_array = np.array([1, 2, 3])
tensor = torch.from_numpy(numpy_array).float()

这将创建一个FloatTensor类型的PyTorch张量，其值与给定的numpy数组相同。然后，您可以使用这个PyTorch张量进行操作而不会出现类型错误。

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

这个错误通常发生在试图将 Numpy 数组用作字典的键或集合的元素时。因为 Numpy 数组是可变对象，而 Python 字典和集合要求键和元素必须是不可变对象，否则无法进行哈希。

要解决这个错误，可以将 Numpy 数组转换为元组或其他不可变对象作为键或元素。例如，如果有一个形状为 (3, 3) 的 Numpy 数组 arr，可以使用 tuple(arr) 将其转换为元组。

以下是一个示例代码，演示了如何解决这个错误：

import numpy as np

# 一个 Numpy 数组作为字典的键会引发 TypeError
arr = np.array([1, 2, 3])
d = {arr: 1}  # 报错：TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

# 将 Numpy 数组转换为元组作为键
arr_tuple = tuple(arr)
d = {arr_tuple: 1}  # 正常运行

# 一个 Numpy 数组作为集合的元素也会引发 TypeError
s = {arr}  # 报错：TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

# 将 Numpy 数组转换为元组作为集合的元素
s_tuple = {tuple(arr)}  # 正常运行