Traceback (most recent call last): File "D:\python1\predict.py", line 8, in <module> X_new_tensor = torch.tensor(X_new, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转为模型能接受的形式 RuntimeError: permute(sparse_coo): number of dimensions in the tensor input does not match the length of the desired ordering of dimensions i.e. input.dim() = 1 is not equal to len(dims) = 4
时间: 2024-04-22 22:23:17 浏览: 55
这个错误通常是因为您的张量维度不正确。在您的代码中,您正在尝试使用 `permute` 函数来重新排列张量的维度,但是您的张量维度不足以进行正确的排列。
请检查您的张量维度是否正确,并确保使用 `permute` 函数时,输入张量的维度与您的排列顺序所需的维度数量相匹配。如果您的张量维度不正确,您可以尝试使用其他函数来重新构造您的张量,以便它们具有正确的维度。
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Traceback (most recent call last): File "D:\人工智能\predict.py", line 2, in <module> import cv2 ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
这个报错提示说明你的Python解释器无法找到名为`cv2`的模块,因此无法导入它。这通常是因为你没有安装OpenCV库或者安装的OpenCV库版本不兼容所导致的。
你可以尝试使用以下命令安装OpenCV库:
```
pip install opencv-python
```
如果你已经安装了OpenCV库但仍然遇到此问题,可以尝试升级OpenCV库版本:
```
pip install opencv-python --upgrade
```
如果你使用的是虚拟环境,请确保在正确的环境中安装了OpenCV库。如果以上方法仍然无法解决问题,请检查你的Python环境变量是否正确设置,或者检查代码中是否有其他错误。
Traceback (most recent call last): File "D:\可信甄别\svm.py", line 64, in <module> ValueError: too many values to unpack (expected 4)
这个错误提示说期望获得4个值,但是实际上提供了过多的值。根据您提供的信息,错误出现在第64行,因此我们需要检查一下这一行的代码。
根据前面的代码和提示,第64行应该是输出tn, fp, fn, tp的语句。出现这个错误的原因可能是混淆矩阵的形状与期望不符,导致解包出现了问题。我们可以在输出之前检查一下混淆矩阵的形状是否正确。
以下是修改后的代码示例:
```python
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
# 训练SVM模型
model = svm.SVC(kernel='linear', C=0.1)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算混淆矩阵
confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred)
# 检查混淆矩阵的形状
print(confusion.shape)
# 输出tn, fp, fn, tp
tn, fp, fn, tp = confusion.ravel()
print('tn:', tn)
print('fp:', fp)
print('fn:', fn)
print('tp:', tp)
```
运行这段代码后,会输出混淆矩阵的形状。如果形状是(2, 2),则说明混淆矩阵是一个2x2的矩阵,可以正确解包。如果形状不是(2, 2),则说明混淆矩阵的形状不正确,需要检查一下代码。