TypeError: argmax(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not str

根据您提供的错误提示，看起来您正在使用`argmax()`函数时出现了错误。这个错误通常是因为您将一个字符串作为参数传递给了`argmax()`函数，而它期望的是一个Tensor对象。

请确保您的`start_scores`和`end_scores`是`torch.Tensor`类型的对象，而不是字符串。您可以使用`torch.Tensor`来将它们转换为Tensor对象，如下所示：

import torch

start_scores = torch.Tensor(start_scores)
end_scores = torch.Tensor(end_scores)

start_index = torch.argmax(start_scores)
end_index = torch.argmax(end_scores) + 1

print("起始位置索引：", start_index.item())
print("结束位置索引：", end_index.item())

上述代码中，我们使用`torch.Tensor()`将`start_scores`和`end_scores`转换为Tensor对象，然后再使用`argmax()`函数找到最大值的索引。

如果问题仍然存在，请检查您的代码以确保在计算`start_scores`和`end_scores`之前，它们是正确的Tensor类型。

相关问题

TypeError: dropout(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not str

这个错误通常出现在使用 PyTorch 的 dropout 函数时，传递了一个字符串而不是一个张量。请确保你的输入是一个张量，例如：

import torch

# 定义一个张量
inputs = torch.randn(10, 20)

# 使用 dropout 函数
dropout_output = torch.nn.functional.dropout(inputs, p=0.5)

如果你仍然遇到相同的错误，请检查输入的类型是否正确，并确保它是一个张量。

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。