# training model = CNNmodel() print(model) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 50 model.train() start_time = time.time() for epoch in range(epochs): for seq, y_train in train_set: # The gradient is zeroed and initialized before each parameter update optimizer.zero_grad() # reshape # convert to conv1d input size(batch size, channel, series length) y_pred = model(seq.reshape(1,1,-1)) loss = criterion(y_pred, y_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch: {epoch+1:2} Loss: {loss.item():10.8f}') print(f'\nDuration: {time.time() - start_time:.0f} seconds')报错cannot unpack non-iterable numpy.float64 object
时间: 2023-12-09 14:05:56 浏览: 21
这个错误通常是因为你的 `train_set` 中的 `y_train` 是一个非可迭代对象,而在你的代码中,你使用了可迭代对象的解包方式来获取 `y_train`。你可以通过将 `y_train` 包装为一个可迭代对象(如列表)来解决此问题。具体地,你可以在创建 `train_set` 时将 `y_train` 转换为一个列表,例如:
```
train_set = [(seq, [y_train]) for seq, y_train in train_set]
```
这样,`train_set` 中的每个 `y_train` 都是一个长度为 1 的列表,可以被正确地解包。
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# training model = CNNmodel() print(model) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 350 model.train() for epoch in range(epochs): for seq, y_train in train_set: # The gradient is zeroed and initialized before each parameter update optimizer.zero_grad() # reshape # convert to conv1d input size(batch size, channel, series length) y_pred = model(seq.reshape(1,1,-1)) loss = criterion(y_pred, y_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch: {epoch+1:2} Loss: {loss.item():10.8f}')报错cannot unpack non-iterable numpy.float64 object
这个错误提示表明在你的代码中,某个地方使用了无法迭代的numpy.float64对象进行解包(unpack)。根据你提供的代码,我猜测可能是以下这一行代码导致了问题:
```python
for seq, y_train in train_set:
```
你可以检查一下train_set的数据类型,看看是否与你预期的一致。如果train_set是一个numpy array,你可以尝试使用numpy中的enumerate函数来遍历数据集:
```python
for i, (seq, y_train) in enumerate(train_set):
```
这样可以确保你遍历的是一个可迭代对象,每次迭代返回的是一个tuple,其中包含seq和y_train这两个元素。
import torch.optim as optim net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=3e-4)
这段代码是用PyTorch库创建一个神经网络模型,并定义了交叉熵损失函数和Adam优化器。其中,net为一个自定义的神经网络模型,criterion为交叉熵损失函数,optimizer为Adam优化器,lr为学习率,设定为3e-4。Adam是一种常用的优化算法,可以用来优化神经网络的权重和偏置参数,从而提高模型的准确性。