F.linear(input, self.weight, self.bias)

时间: 2024-05-31 17:11:17 浏览: 113
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浅析PyTorch中nn.Linear的使用

这是 PyTorch 中的一个函数，用于进行线性变换操作。具体来说，它将输入张量 input 与权重矩阵 self.weight 相乘，然后加上偏置向量 self.bias，最后得到一个输出张量。可以将其表示为： output = input * self.weight + self.bias 其中，* 表示矩阵乘法运算。这个函数常用于神经网络中的全连接层，也可以用于其他的线性变换操作。
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return F.linear(input, self.weight, self.bias) TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not int

这个错误通常是因为你传递给 F.linear() 函数的第一个参数 input 不是一个 tensor，而是一个整数。请确保你的输入是 tensor 类型，并且它的形状与你的权重矩阵相匹配。你可以使用 torch.Tensor() 函数将整数...

return F.linear(input, self.weight, self.bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (256x1 and 256x1)

而 self.weight 张量的形状应该是 [output_dim, input_dim]，其中 output_dim 表示输出特征的维度。self.bias 张量的形状应该是 [output_dim]。 你的错误提示中，mat1 和 mat2 的形状分别为 [256, 1] 和 [256, 1]，...

为什么报错return F.linear(input, self.weight, self.bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x64 and 4096x512)

这个错误提示表明，在执行F.linear方法时，输入矩阵和权重矩阵的形状不匹配。在你的代码中，输入矩阵x的形状为[batch_size, 64, 8, 8]，而self.fc1的权重矩阵的形状为[4096, 512]，因此无法进行矩阵乘法操作。 F....

File "C:\Users\Armihia\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 114, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

self.fc1 = nn.Linear(10, 5, bias=True, dtype=torch.double) self.fc2 = nn.Linear(5, 1, bias=True, dtype=torch.double) def forward(self, x): x = x.double() # 将输入 x 转换为 DoubleTensor 类型 x = ...

使用F.linear(x, self.weight, self.bias)时提示：RuntimeError: mat1 dim 1 must match mat2 dim 0，则如何修改self.weight使其能够与x运算

F.linear 函数要求输入的 x 是一个二维的张量，形状为 (batch_size, input_size)，而 self.weight 是一个二维的张量，形状为 (output_size, input_size)。在这种情况下，你需要修改 self.weight 的形状...

请补全以下代码：class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(Model, self).__init__() # 传入参数 self.hidden_dim = n_hidden self.input_size = n_input self.output_size = n_input self.n_layers = 1 # Global Attention机制需要使用RNN的最大Timestep数 #即需要计算当前timestep和多少timestep的相似度权重（Alignment Weight） self.max_length = 10 # 定义结构 # RNN层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html self.rnn = nn.RNN(self.input_size,self.hidden_dim,self.n_layers,batch_first=True) # 注意力层-用于计算score self.attn = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=, bias=False) # 注意力层-用于已经拼接了ct和ht后的变换。 self.w_c = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=) # 全联接层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html self.fc = nn.Linear()

def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(AttModel, self).__init__() # 正确的调用父类的方法 self.n...

class MyLinear(nn.Module): def init(self, in_units, units): super().init() self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units)) self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,)) def forward(self, X): linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data return F.relu(linear) dense = MyLinear(5,3) dense.weightdense(torch.rand(2, 5))

linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data return F.relu(linear) dense = MyLinear(5, 3) input_tensor = torch.rand(2, 5) output_tensor = dense(input_tensor) 其中 nn.Parameter...

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层...

Traceback (most recent call last): File "D:\OneDrive\pythonCode\ResearchEnvironment\Small_paper_random_hour_experiment\PPO\CSDN上的ppo代码.py", line 217, in <module> action = agent.take_action(state) # 动作选择 File "D:\OneDrive\pythonCode\ResearchEnvironment\Small_paper_random_hour_experiment\PPO\CSDN上的ppo代码.py", line 79, in take_action probs = self.actor(state) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\OneDrive\pythonCode\ResearchEnvironment\Small_paper_random_hour_experiment\PPO\CSDN上的ppo代码.py", line 25, in forward x = self.fc1(x) # [b,n_states]-->[b,n_hiddens] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 103, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchGPU\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1848, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: expected scalar type Double but found Float这是什么原因？

self.fc1 = nn.Linear(n_states, n_hiddens).double() self.fc2 = nn.Linear(n_hiddens, n_actions).double() def forward(self, x): x = x.double() # 将输入数据类型转换为Double x = self.fc1(x) x = F....

Traceback (most recent call last): File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_all_train.py", line 171, in <module> train_loss_ep = train_a_model(train_net, num_ep=ep) File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_all_train.py", line 37, in train_a_model fut_pred = model_to_tr(data.to(args['device'])) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_heat_g_model.py", line 53, in forward fwd_Hist_Enc = self.RNN_Encoder(data_pyg.x, data_pyg.veh_mask, data_pyg.ped_mask) # Encode File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_base_model.py", line 39, in RNN_Encoder _, veh_Hist_Enc = self.veh_enc_rnn(self.leaky_relu(self.ip_emb(Hist))) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/linear.py", line 94, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1753, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (2320x4 and 128x32)

这个错误是由于你的代码中进行了矩阵乘法操作，但是两个矩阵的维度不匹配。根据错误信息，第一个矩阵的大小是2320x4，而第二个矩阵的大小是128x32。矩阵乘法要求第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相等。...

Traceback (most recent call last): File "F:/dev/python/人脸识别/findface6/PyTorch.py", line 68, in <module> outputs = model(images) File "C:\Users\TS0\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:/dev/python/人脸识别/findface6/PyTorch.py", line 40, in forward x = self.classifier(x) File "C:\Users\TS0\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "C:\Users\TS0\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 114, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (16x16384 and 4096x3)这个问题怎么解决

根据错误提示，矩阵 mat1 的形状是 (16x16384)，而矩阵 mat2 的形状是 (4096x3)。要解决这个问题，您需要确保两个矩阵可以相乘，即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。 根据您提供的代码，问题出现在人脸...

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainMy.py", line 43, in <module> recon, z = model(g.ndata["node_features"]) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch_geometric\nn\models\autoencoder.py", line 76, in forward return self.encoder(*args, **kwargs) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:/403/myworld/VGAE/trainMy.py", line 17, in forward x = torch.relu(self.fc1(x)) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 114, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) RuntimeError: mat1 and mat2 must have the same dtype

这是一个代码错误，可能是由于输入数据类型不匹配导致的。建议检查代码中的数据类型和维度是否正确，并确保输入数据类型与模型期望的数据类型相匹配。你可以尝试将数据类型转换为模型期望的类型，例如使用torch....

Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py", line 148, in <module> [MSE_test_linear_arr, MSE_test_linear_avg, MSE_test_dB_avg,knet_out,RunTime] = KalmanNet_Pipeline.NNTest(sys_model, test_input, test_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 308, in NNTest x_out_test[:,:, t] = torch.squeeze(self.model(torch.unsqueeze(test_input[:,:, t],2))) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 322, in forward return self.KNet_step(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 229, in KNet_step self.step_KGain_est(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 215, in step_KGain_est KG = self.KGain_step(obs_diff, obs_innov_diff, fw_evol_diff, fw_update_diff) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 289, in KGain_step out_FC7 = self.FC7(in_FC7) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 141, in forward input = module(input) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 103, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1848, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (200x6 and 2x10)

在这里，您可以检查 in_FC7 张量、self.FC7 层的权重张量和偏置张量的形状是否匹配，以及 out_FC7 张量的形状是否与后续的矩阵乘法操作兼容。 请注意，根据您的具体情况，可能还需要检查其他涉及到矩阵乘法...

Traceback (most recent call last): File "E:\桌面\学习\AI实训\main.py", line 198, in <module> main.train() File "E:\桌面\学习\AI实训\main.py", line 170, in train outputs = net(inputs) File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.9_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1110, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\桌面\学习\AI实训\main.py", line 73, in forward x = self.fc1(x) File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.9_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1110, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.9_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python39\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 103, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (4x2048 and 32768x512)

这个错误很可能是在神经网络模型中，某一层的输入和权重矩阵的维度不匹配导致的。具体来说，错误信息中说 mat1 和 mat2 的形状不能相乘，mat1 是输入矩阵的形状，mat2 是权重矩阵的形状。在你的代码中，输入矩阵的...
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