Traceback (most recent call last): File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\test.py", line 24, in <module> start_index = torch.argmax(start_scores) TypeError: argmax(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not str

这个错误是由于 `start_scores` 变量的类型不正确导致的。`torch.argmax()` 函数只能接受 `Tensor` 类型作为输入，而不是字符串。

为了解决这个问题，您需要确保 `start_scores` 是一个 `Tensor` 对象。在使用 `BertForQuestionAnswering` 模型进行预测时，输出的 `start_scores` 和 `end_scores` 是 `Tensor` 对象，但是如果您在代码中进行了其他处理，可能会导致类型错误。

请检查您的代码，确保在调用 `torch.argmax()` 函数之前，`start_scores` 是一个 `Tensor` 对象。如果需要，可以使用 `torch.Tensor()` 函数将其转换为 `Tensor` 类型。

例如，您可以在调用 `torch.argmax()` 之前添加以下代码进行类型转换：

start_scores = torch.Tensor(start_scores)

这将确保 `start_scores` 是一个 `Tensor` 对象，并且您可以成功使用 `torch.argmax()` 函数。

希望这能帮助到您。如果您还有其他问题，请随时提问。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\torchnumber.py", line 100, in <module> train_x=torch.tensor(df1) ValueError: could not determine the shape of object type 'DataFrame'

这个错误通常表示`df1`不是一个Pandas数据框，或者`df1`中包含非数值型的列。可以使用`type(df1)`检查`df1`的类型是否是`pandas.core.frame.DataFrame`，或者直接查看`df1`的内容，确保它只包含数值型数据。

如果`df1`中包含非数值型数据，可以将这些数据转换为数值型数据，例如使用Pandas的`get_dummies`方法将分类变量转换为虚拟变量，或者使用`LabelEncoder`将字符串数据编码为整数。转换完数据之后，再将整个数据框转换为PyTorch张量。

C:\Users\万万众\PycharmProjects\pythonProject1\venv\Scripts\python.exe C:/Users/万万众/PycharmProjects/pythonProject1/01.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\万万众\PycharmProjects\pythonProject1\01.py", line 4, in <module> import docx File "C:\Users\万万众\PycharmProjects\pythonProject1\venv\lib\site-packages\docx.py", line 30, in <module> from exceptions import PendingDeprecationWarning ModuleNotFoundError: No module named 'exceptions'

这个错误提示意味着你的代码中使用了一个已经过时的模块 `exceptions`，而在新版本的 Python 中已经被移除了。你需要修改代码，使用替代的模块或语法。你可以尝试将 `from exceptions import PendingDeprecationWarning` 改为 `import warnings`，然后修改 `PendingDeprecationWarning` 为 `PendingDeprecationWarning()`。这样应该可以解决这个错误。