python target: Tensor什么意思

时间: 2024-04-18 13:23:36 浏览: 152
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Transformer-variations:在Tensor2Tensor库上运行的“变形金刚”

在Python中，"target"一词通常用于表示张量（tensor）的目标。在机器学习和深度学习中，我们经常需要定义一个目标，这是我们希望模型预测的值或期望的输出。对于训练任务，我们使用目标来衡量模型的性能，并根据目标的误差来调整模型的参数。因此，"target"可以是一个标量、向量或多维数组，具体取决于问题的性质和模型的要求。
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"labels": torch.tensor([1, 2]), # (num_target_boxes,) "boxes": torch.tensor([[40, 50, 120, 150], [80, 90, 160, 180]]) # (num_target_boxes, 4) } # 创建DETR输出结果字典和目标列表 outputs = { "pred_...

AttributeError: Tensor object has no attribute average

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C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\python.exe D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py Pipeline Start Current Time = 07.24.23_12:19:44 Using GPU 1/r2 [dB]: tensor(30.) 1/q2 [dB]: tensor(30.) Start Data Gen Data Load data_lor_v0_rq3030_T20.pt no chopping trainset size: torch.Size([1000, 3, 20]) cvset size: torch.Size([100, 3, 20]) testset size: torch.Size([200, 3, 20]) Evaluate EKF full Extended Kalman Filter - MSE LOSS: tensor(-26.4659) [dB] Extended Kalman Filter - STD: tensor(1.6740) [dB] Inference Time: 37.115127086639404 KalmanNet start Number of trainable parameters for KNet: 19938 Composition Loss: True Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py", line 146, in <module> [MSE_cv_linear_epoch, MSE_cv_dB_epoch, MSE_train_linear_epoch, MSE_train_dB_epoch] = KalmanNet_Pipeline.NNTrain(sys_model, cv_input, cv_target, train_input, train_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 150, in NNTrain MSE_trainbatch_linear_LOSS = self.alpha * self.loss_fn(x_out_training_batch, train_target_batch)+(1-self.alpha)*self.loss_fn(y_hat, y_training_batch) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 520, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3112, in mse_loss return torch._C._nn.mse_loss(expanded_input, expanded_target, _Reduction.get_enum(reduction)) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

python x_out_training_batch = x_out_training_batch.to(device) train_target_batch = train_target_batch.to(device) y_training_batch = y_training_batch.to(device) 在这个示例中，我们假设 device ...

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AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'items'

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AttributeError:'Tensor' object has no attribute 'eval'

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AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'minimum'

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帮我看一些这段代码有什么问题：class EncoderDecoder(nn.Module): def init(self,encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator): #encoder:代表编码器对象 #decoder:代表解码器对象 #source_embed:代表源数据的嵌入 #target_embed:代表目标数据的嵌入 #generator:代表输出部分类别生成器对象 super(EncoderDecoder,self).init() self.encoder=encoder self.decoder=decoder self.src_embed=source_embed self.tgt_embed=target_embed self.generator=generator def forward(self,source,target,source_mask,target_mask): #source:代表源数据 #target:代表目标数据 #source_mask:代表源数据的掩码张量 #target_mask:代表目标数据的掩码张量 return self.decode(self.encode(source,source_mask),source_mask, target,target_mask) def encode(self,source,source_mask): return self.encoder(self.src_embed(source),source_mask) def decode(self,memory,source_mask,target,target_mask): #memory:代表经历编码器编码后的输出张量 return self.decoder(self.tgt_embed(target),memory,source_mask,target) vocab_size=1000 d_model=512 encoder=en decoder=de source_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) target_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) generator=gen source=target=Variable(torch.LongTensor([[100,2,421,500],[491,998,1,221]])) source_mask=target_mask=Variable(torch.zeros(8,4,4)) ed=EncoderDecoder(encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator ) ed_result=ed(source,target,source_mask,target_mask) print(ed_result) print(ed_result.shape)

source = target = torch.LongTensor([[100, 2, 421, 500], [491, 998, 1, 221]]) source_mask = target_mask = torch.zeros(8, 4, 4) ed = EncoderDecoder(encoder, decoder, source_embed, target_embed, ...

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'Tensor' and 'collections.defaultdict'

- *1* [python中list进行加减乘除运算报错:TypeError: unsupported operand type(s) for -: ‘int‘ and ‘list](https://blog.csdn.net/weixin_56243568/article/details/130867476)[target="_blank" data-report-...

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_datatype_enum'

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_datatype_enum' 是一个错误提示，意思是Tensor对象没有_datatype_enum属性。 这个错误通常在使用Tensor对象的代码中出现，可能是因为Tensor对象没有正确的初始...

C:\Users\LENOVO\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe: can't open file

在下面） 根据自己的python的型号进行选择 cp后面的东西，估计是Python的版本号，然后win32或者是win分别表示的你的python是32位还是64位的（其实python3用python3的，Python2用python2的就好了，没什么太大区别的）...

Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'cude'

prnit("Hello Pyhton") NameError: name 'prnit' is not defined ws@ubuntu:~$ cd Desktop/Pyhton/ ws@ubuntu:~/Desktop/Pyhton$ python 01-Pyhton.py Traceback (most recent call last): File "01-Pyhton.py", ...

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