Te1[:, i, k] = th.sum((n[:, :, k]**(1/2))*V[:, :, k] * U[:, :, i], dim=1)请问这段代码哪里调用了numpy()方法
时间: 2024-04-09 08:28:35 浏览: 6
对不起,是我在回答中犯了一个错误。你在代码中并没有调用`numpy()`方法。实际上,你只需要将计算结果转换为不需要梯度的张量即可。
你可以将以下行:
```python
Te1[:, i, k] = th.sum((n[:, :, k]**(1/2))*V[:, :, k] * U[:, :, i], dim=1)
```
更改为:
```python
Te1[:, i, k] = th.sum((n[:, :, k]**(1/2))*V[:, :, k] * U[:, :, i], dim=1).detach()
```
这样就不会再出现`RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.`错误了。抱歉给你带来了困惑。
相关问题
n = 6317:100:12000; u1 = 136; r = 0.004; np = 4; fai = 0.055; ll = 20e-6; lad = 88e-6; laq = 176e-6; ld = ll + lad; lq = ll + laq; rou = lq / ld; beta = rou - 1; ima = 0:50:550; w = 2 * pi * n / 60 * np; a = (lq^2 - ld^2) * ima * 2; b = 2 * fai * ld * ima; c = u1^2 ./ (w .* w) - fai^2 - lq^2 .* ima.^2; cossita = (b - sqrt(b.^2 - 4 * a .* c)) ./ (2 * a); sita = acos(cossita); id = ima .* cos(sita); iq = ima .* sin(sita); te = 1.5 * np * iq .* (fai - beta * ld * id); plot(n, te) hold on有什么错误
在给出的代码中,有几个错误:
1. 缺少导入numpy库和matplotlib库的代码,需要添加 `import numpy as np` 和 `import matplotlib.pyplot as plt`。
2. 变量 `np` 在代码中没有定义,可能是想要使用numpy库中的pi常量,需要将 `pi` 改为 `np.pi`。
3. 变量 `lq` 和 `ld` 在代码中没有定义,需要根据实际情况进行定义。
4. `cossita` 变量的计算公式中有错别字,应该修正为 `cossita = (b - np.sqrt(b**2 - 4 * a * c)) / (2 * a)`。
修正后的代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = np.arange(6317, 12001, 100)
u1 = 136
r = 0.004
np = 4
fai = 0.055
ll = 20e-6
lad = 88e-6
laq = 176e-6
ld = ll + lad
lq = ll + laq
rou = lq / ld
beta = rou - 1
ima = np.arange(0, 551, 50)
w = 2 * np.pi * n / 60 * np
a = (lq**2 - ld**2) * ima * 2
b = 2 * fai * ld * ima
c = u1**2 / (w**2) - fai**2 - lq**2 * ima**2
cossita = (b - np.sqrt(b**2 - 4 * a * c)) / (2 * a)
sita = np.arccos(cossita)
id = ima * np.cos(sita)
iq = ima * np.sin(sita)
te = 1.5 * np * iq * (fai - beta * ld * id)
plt.plot(n, te)
plt.xlabel('n')
plt.ylabel('TE')
plt.title('TE vs n')
plt.show()
```
请注意,修正后的代码仅仅解决了语法错误,并没有对变量的定义和取值范围进行具体处理,你需要根据实际情况对这些变量进行定义和赋值。
Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda3\cellfree代码\CF-DL.py", line 364, in <module> loss_train = loss_fn_train(out, train_u, train_V, I1) File "D:\anaconda3\cellfree代码\CF-DL.py", line 304, in loss_fn_train Te1[:, i, k] = th.sum((n[:, :, k]**(1/2))*V[:, :, k] * U[:, :, i], dim=1)#.detach().cpu().numpy() # (5,6,6) File "D:\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 958, in __array__ return self.numpy().astype(dtype, copy=False) RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.
这个错误是由于你尝试在需要梯度的张量上调用`numpy()`方法导致的。在 PyTorch 中,如果一个张量需要计算梯度,就不能直接使用`numpy()`方法将其转换为 NumPy 数组。相反,你可以使用`detach().numpy()`方法来获取不需要梯度的张量的 NumPy 数组表示。
在你的代码中,你需要将以下行:
```python
Te1[:, i, k] = th.sum((n[:, :, k]**(1/2))*V[:, :, k] * U[:, :, i], dim=1)#.detach().cpu().numpy() # (5,6,6)
```
更改为:
```python
Te1[:, i, k] = th.sum((n[:, :, k]**(1/2))*V[:, :, k] * U[:, :, i], dim=1).detach().cpu().numpy() # (5,6,6)
```
这样就可以解决这个问题了。
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