reshape(): argument 'shape' (position 1) must be tuple of ints, but found element of type builtin_function_or_method at pos 0

"reshape()" 是 NumPy 库中用于改变数组形状的方法，它通常接受两个参数：第一个参数是一个元组（tuple），表示新数组的维度；第二个参数是可选的，表示沿原数组某轴复制元素的次数。当你看到错误信息 "argument 'shape' (position 1) must be tuple of ints, but found element of type builtin_function_or_method at pos 0"，这意味着你在调用 `reshape()` 时的第一个位置（即形状参数）传入了一个整数或者函数，而不是一个整数元组。

例如：

# 错误示例：
array.reshape(some_function())  # 这里 some_function() 是一个函数，不是元组

# 正确示例：
array.reshape((new_rows, new_columns))  # 这里 (new_rows, new_columns) 是一个包含两个整数的元组

确保你传递给 `reshape()` 的第一个参数是一个包含整数的有序序列，代表新的行数和列数（对于二维数组）。如果需要动态调整形状，可以先计算出这个元组，然后再传入。如果你不确定某个元素的数量，可能会导致这类错误。

相关问题

AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'reshape'

这个错误通常发生在 numpy 数组上，它说明您正在尝试对一个不支持 reshape 操作的对象进行 reshape 操作，可能是因为您将一个函数或方法传递给了 reshape，而不是数组。

请检查您的代码，确保您正在对正确的对象进行 reshape 操作，并且您传递给 reshape 的参数是一个 numpy 数组，而不是函数或方法。如果问题仍然存在，请检查您的 numpy 版本是否正确，并尝试更新它。

'builtin_function_or_method' object has no attribute 'reshape'

这个错误提示表明你正在尝试在一个内置函数或方法上调用view方法，而内置函数或方法没有view方法。同样的错误也会出现在调用reshape方法时。这通常是因为你没有正确地创建张量或数组对象。在PyTorch中，你需要使用torch.Tensor对象来调用view或reshape方法。下面是一个例子，展示了如何使用PyTorch中的reshape方法：

import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 使用reshape方法改变张量形状
y = x.reshape(2, 3)

# 打印结果
print(y)

这将输出以下结果：

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])