def bmi(): height, weight =input_data() def input_data(): height weight =00 while True: try: pass except ValueError: print('数据有误。请输入正确的数据\n') else: break return height weight

这是一个编程问题，这段代码的作用是计算一个人的BMI指数。函数input_data()用于获取输入的身高和体重数据，而函数bmi()则调用input_data()并进行计算。输入数据时，会循环询问用户输入，直到输入的数据格式正确为止。

相关问题

def train(self, input_data, output_data, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i in range(input_data.shape[0]): x = input_data.iloc[i] y = output_data.iloc[i] self.forward_propagation(x) self.backward_propagation(x, y)

谢谢您提供的代码片段。

根据您的代码，问题出现在训练函数 `train` 中的以下行：

y = output_data.iloc[i]

这里的 `output_data` 是一个 Pandas DataFrame 对象，而 `i` 的值超出了 `output_data` 的索引范围，导致了 "IndexError: single positional indexer is out-of-bounds" 错误。

请确认 `input_data` 和 `output_data` 的形状是否正确，并且在传递给 `train` 函数之前是否正确处理了这些数据。另外，请确保 `input_data` 和 `output_data` 的行数相同。您可以尝试添加以下代码行来检查它们的形状：

print(input_data.shape, output_data.shape)

这将打印出 `input_data` 和 `output_data` 的形状信息，以便我们进一步排查问题。请尝试添加此行代码并提供输出结果。

class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, num_samples, input_dim, output_dim): self.num_samples = num_samples self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim def __len__(self): return self.num_samples def __getitem__(self, idx): input_data = torch.randint(0, self.input_dim, (10,)) output_data = torch.randint(0, self.output_dim, (10,)) return input_data, output_data 中生成的input_data和output_data的type是多少

在这段代码中，`input_data` 和 `output_data` 的类型都是 `torch.Tensor`。

`torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 生成的 `input_data` 是一个大小为 (10,) 的一维张量，其中每个元素都是从闭区间 [0, self.input_dim) 中随机选取的整数。因此，`input_data` 的类型是 `torch.Tensor`。

同样地，`torch.randint(0, self.output_dim, (10,))` 生成的 `output_data` 也是一个大小为 (10,) 的一维张量，其中每个元素都是从闭区间 [0, self.output_dim) 中随机选取的整数。因此，`output_data` 的类型同样是 `torch.Tensor`。

因此，在 `__getitem__` 方法中返回的 `input_data` 和 `output_data` 的类型都是 `torch.Tensor`。