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。

相关问题

TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

这是一个 Python 的错误提示信息，它通常说明你试图使用一个numpy数组作为输入参数传递给 PyTorch中的线性层(linear layer)。然而，线性层要求输入参数必须是 PyTorch tensor 类型。要解决这个问题，你需要将 numpy 数组转化为 PyTorch tensor，可以使用 PyTorch 中的 from_numpy() 方法。代码示例如下：

import torch

#从numpy数组中创建一个PyTorch tensor
input_np_array = np.ones((2,3))
input_tensor = torch.from_numpy(input_np_array)

#使用线性层来处理输入tensor
linear_layer = torch.nn.Linear(3,4)
output_tensor = linear_layer(input_tensor)

在这个例子中，我们首先使用numpy创建一个形状为(2,3)的数组。然后，我们使用 torch.from_numpy() 方法将它转换成一个 PyTorch tensor 对象。最后，我们使用 PyTorch 中的线性层来处理这个 tensor。这里我们的线性层输入的形状是 (3,4)。注意，这里我们并没有使用 numpy 数组或者将 numpy 数组直接传递给线性层作为输入，而是将 numpy 数组转换为了 PyTorch tensor，然后将这个 tensor 输入到线性层中。这样就可以避免上述的 TypeError 错误。

TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray 如何解决

这个错误通常发生在你试图将一个 NumPy 数组（`numpy.ndarray`）传递给 PyTorch 神经网络的线性层（`torch.nn.Linear`）作为输入，而线性层要求的输入必须是 PyTorch 张量（`torch.Tensor`）。

要解决这个错误，你需要将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。可以使用 `torch.from_numpy()` 方法将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。例如：

import numpy as np
import torch

# 创建一个 2x3 的 NumPy 数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量
tensor = torch.from_numpy(arr)

# 创建一个线性层
linear = torch.nn.Linear(3, 2)

# 将张量作为输入传递给线性层
output = linear(tensor)

在这个例子中，我们首先创建一个 2x3 的 NumPy 数组 `arr`，然后使用 `torch.from_numpy()` 方法将其转换为 PyTorch 张量 `tensor`。接着，我们创建了一个输入大小为 3，输出大小为 2 的线性层 `linear`，然后将张量 `tensor` 作为输入传递给线性层，并将输出保存在 `output` 变量中。这样就可以避免上述错误了。