TypeError: zeros() received an invalid combination of arguments - got (tuple, dtype=torch.dtype), but expected one of:

这个错误是由于使用了错误的参数组合导致的。`zeros()`函数的参数应该是一个整数或一个表示形状的整数元组，以及一个可选的数据类型。

请确保将整数或整数元组作为参数传递给 `zeros()` 函数，并确保指定了正确的数据类型。例如，如果你想创建一个形状为 `(3, 3)` 的零矩阵，可以使用以下代码：

import torch

zeros_matrix = torch.zeros((3, 3), dtype=torch.float32)

这将创建一个形状为 `(3, 3)` 的浮点型零矩阵。

相关问题

_state = torch.LongTensor(state, dtype=torch.float32) TypeError: new() received an invalid combination of arguments - got (numpy.ndarray, dtype=torch.dtype), but expected one of: * (*, torch.device device) didn't match because some of the keywords were incorrect: dtype * (torch.Storage storage) * (Tensor other) * (tuple of ints size, *, torch.device device) * (object data, *, torch.device device)

这个错误是由于将 `numpy.ndarray` 类型的数据直接传递给 `torch.LongTensor` 的构造函数，而没有指定数据类型。根据错误提示，可以看到 `dtype=torch.float32` 是不合法的参数组合。

为了解决这个问题，我们需要将 `numpy.ndarray` 数据类型转换为 `torch.Tensor` 数据类型，同时指定数据类型为 `torch.float32`。可以使用 `torch.from_numpy()` 函数或者 `torch.tensor()` 函数将 `numpy.ndarray` 数据类型转换为 `torch.Tensor` 数据类型，如下所示：

import numpy as np
import torch

state = np.array([1, 2, 3])
_state = torch.from_numpy(state).float()  # 或者使用 torch.tensor(state, dtype=torch.float32)

这样就可以将 `numpy.ndarray` 类型的数据转换为 `torch.Tensor` 类型，并且指定了数据类型为 `torch.float32`。

typeerror: empty() received an invalid combination of arguments - got (tuple, dtype=nonetype, device=nonetype), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.memory_format memory_format, torch.dtype dtype, torch.layout layout

### 回答1：
这个错误提示意思是传入 empty() 函数的参数组合不正确，期望的参数类型是整数元组，而你传进去的是一个元组、dtype 和 device 都是 NoneType。正确的参数类型应该是 (整数元组, dtype, device) 或者 (整数元组, memory_format, dtype, layout)。

### 回答2：
这个错误信息与 PyTorch 中的 empty() 函数有关，表示输入的参数类型不符合预期。empty() 是用来创建一个未初始化的张量（tensor）的函数，在创建时需要指定张量的大小、数据类型、存储布局等参数，以便计算机分配相应的内存空间。

根据错误信息，empty() 函数期望的参数类型为：一个整数元组（tuple of ints），或者是一个整数元组和特定的参数组合，如名称元组（tuple of names）、内存格式（memory_format）、数据类型（dtype）和存储布局（layout）等。

但是，实际传入的参数是一个元组（tuple），并且这个元组中包含了非空的数据类型（dtype）和设备（device）参数，这与 empty() 函数期望的参数类型不符。因此就出现了这个 TypeError 的错误。

为了解决这个问题，需要检查调用 empty() 函数时传入的参数，确保它们符合 empty() 函数的预期参数类型。可以尝试将传入的参数转换为函数期望的类型，或者重新组织参数的顺序，以匹配 empty() 函数声明中的参数顺序和类型。此外，可能需要检查输入数据的类型和形状，确保它们与 empty() 函数所需的张量大小相匹配。

### 回答3：
TypeError: empty()接收到了一个无效的参数组合-得到了（tuple，dtype = nonetype，device = nonetype），但预期其中的一个是：* （int大小的元组，*，名称名称的元组，torch.memory_format记忆格式torch。 dtype dtype，torch。布局布局。

这个错误意味着您在调用PyTorch的empty（）函数时提供了无效的参数组合。 empty（）函数用于创建一个具有指定尺寸的空张量，但它需要一些必要的参数来完成这项工作。

根据错误消息，empty（）函数期望一个整数大小的元组作为参数，该元组指定了您要创建的张量的形状。此外，函数还需要知道您要使用的数据类型和张量布局，这些信息可以通过指定dtype和layout参数来提供。最后，您可以选择提供一个torch.memory_format参数，以指定应如何组织内存。

因此，为了解决此错误，您应该检查您在调用empty（）函数时提供的参数，并确保它们具有正确的类型和值。例如，要创建一个形状为（3,4）的空浮点张量，您可以执行以下操作：

import torch

my_tensor = torch.empty((3, 4), dtype=torch.float32)

在这里，我们提供了一个整数大小为（3,4）的元组，以指定我们要创建的张量的形状。我们还指定了数据类型为32位浮点数。根据需要，我们也可能需要指定一个布局，并选择一个适当的memory_format。