TypeError: embedding(): argument 'indices' (position 2) must be Tensor, not str

这个错误通常是因为你尝试将字符串作为张量传递给了 PyTorch 的嵌入层。嵌入层需要一个整数张量作为输入，而不是字符串。

请确保你的输入是整数张量，可以使用 PyTorch 的 `LongTensor` 函数将字符串张量转换为整数张量。例如：

import torch

# 假设你的字符串张量为 input_str
input_tensor = torch.LongTensor([int(s) for s in input_str.split()])

这将把 `input_str` 拆分成一个整数列表，并使用 `LongTensor` 将其转换为整数张量。现在，你可以将 `input_tensor` 传递给嵌入层，而不会得到上述错误。

相关问题

TypeError: embedding(): argument 'indices' (position 2) must be Tensor, not numpy.ndarray

这个错误是在使用深度学习库，如PyTorch或TensorFlow，处理文本嵌入（embedding）操作时发生的。`embedding()`函数通常需要输入`indices`参数，它应该是一个张量(Tensor)，表示你要查找词汇表中对应索引的词向量。然而，你提供的`indices`是一个NumPy数组(numpy.ndarray)。这两个数据结构在处理机制上有所不同，PyTorch或TensorFlow期望的是它们的数据结构，以便进行自动的内存管理和计算图构建。

解决这个问题，你需要将你的`indices`转换成Tensor。如果你的`indices`是从numpy数组创建的，可以这样做：

import torch
# 如果 indices 是 numpy 数组
indices = np.array([...])
indices = torch.from_numpy(indices)
emb = model.embedding(indices)

这里假设`model.embedding`是你尝试使用的嵌入层。如果是在其他库中遇到类似问题，转换逻辑可能会有所不同，但核心原理是一致的。

TypeError: connect() argument 3 must be str, not int TypeError: connect() argument 3 must be str, not int

这个错误通常出现在通过 Python 的 `sqlite3` 模块连接 SQLite 数据库时，第三个参数传入了整数类型，而实际上应该传入字符串类型，即数据库文件的路径。请检查你的代码，确认第三个参数传入的是字符串类型的数据库文件路径。如果你不确定哪个参数有问题，可以将代码和完整的错误信息贴出来，我可以帮你分析。