numpy.ndarray' object has no attribute 'dim'
时间: 2023-09-29 18:07:38 浏览: 20
您遇到的错误提示是因为 numpy.ndarray 对象没有名为 'dim' 的属性。相反,您可以使用 'shape' 属性来获取 numpy 数组的维度信息。例如,您可以通过以下方式获取数组的维度:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
dimensions = arr.shape
print(dimensions)
```
这将输出数组的维度信息,例如 (2, 3),其中 2 表示数组的行数,3 表示数组的列数。注意,这里的 'shape' 属性返回一个元组,第一个元素表示行数,第二个元素表示列数。
相关问题
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'log_softmax'
在numpy中,'numpy.ndarray'对象没有'log_softmax'属性。因此,当你尝试在'numpy.ndarray'对象上调用'log_softmax'方法时,会出现AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'log_softmax'的错误。
要解决这个问题,你可以使用PyTorch库中的torch.nn.functional模块来计算'log_softmax'。下面是一个示例代码[^3]:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 将numpy数组转换为torch张量
tensor = torch.from_numpy(arr)
# 使用torch.nn.functional中的log_softmax函数计算log_softmax
log_softmax_output = F.log_softmax(tensor, dim=0)
print(log_softmax_output)
```
这样,你就可以使用torch.nn.functional中的log_softmax函数来计算'numpy.ndarray'对象的log_softmax值了。
'numpy.ndarray' object has no attribute 'dim'
这个错误通常出现在你试图使用 "dim" 属性来访问 numpy 数组的维度时,但实际上 numpy 数组没有 "dim" 属性。
为了访问 numpy 数组的维度,你应该使用 "shape" 属性来获得它的形状,例如:
```python
import numpy as np
# 创建一个 2x3 的 numpy 数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 访问数组的形状
print(arr.shape) # 输出 (2, 3)
```
如果你需要访问特定维度的大小,你可以使用 "shape" 属性的索引,例如:
```python
# 访问第一个维度的大小
print(arr.shape[0]) # 输出 2
# 访问第二个维度的大小
print(arr.shape[1]) # 输出 3
```
希望这能帮助你解决问题!