tensor(): argument 'dtype' must be torch.dtype, not torch.tensortype
时间: 2024-06-10 17:08:34 浏览: 18
在PyTorch中,当使用`torch.tensor()`函数创建张量时,需要在`dtype`参数中传递`torch.dtype`类型的值,而不是`torch.tensortype`类型的值。引发该错误的原因是在您的代码中,错误地将`torch.tensortype`传递给了`dtype`参数。为了解决这个问题,您只需要将`torch.tensortype`更改为正确的`torch.dtype`即可。
下面是一个正确的示例:
```
tensor = torch.tensor([1, 3, 6], dtype=torch.float32)
```
关于`torch.dtype`和`torch.tensortype`的区别,`torch.dtype`是描述数据类型的形式,而`torch.tensortype`是特定的张量类型。在PyTorch中,有不同的数据类型,而`torch.dype`用于指定具体的数据类型,例如`torch.float32`、`torch.int64`等。
相关问题
TypeError: layer_norm(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not DataFrame
这个错误是因为您在LayerNorm层中传递了DataFrame类型的数据,但是LayerNorm层只支持Tensor类型的数据作为输入。您需要先将DataFrame类型的数据转换为Tensor类型,然后再传递给LayerNorm层。
您可以将DataFrame类型的数据转换为Numpy数组,然后再将Numpy数组转换为Tensor类型,具体操作如下:
```python
train_x = torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)
train_y = torch.tensor(df2.values, dtype=torch.float32)
```
在上面的代码中,我们使用DataFrame的values属性将DataFrame类型的数据转换为Numpy数组,然后使用torch.tensor将Numpy数组转换为Tensor类型,以便在神经网络中使用。
在您的代码中,您需要将train_x和train_y都转换为Tensor类型,然后再传递给LayerNorm层。具体操作如下:
```python
train_x = torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)
train_y = torch.tensor(df2.values, dtype=torch.float32)
train_y = train_y.unsqueeze(1)
# 定义模型
class Wine_net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Wine_net, self).__init__()
self.ln1 = nn.LayerNorm(11)
self.fc1 = nn.Linear(11, 22)
self.fc2 = nn.Linear(22, 44)
self.fc3 = nn.Linear(44, 1)
def forward(self, x):
x = self.ln1(x)
x = self.fc1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.fc3(x)
x = nn.functional.softmax(x, dim=1)
return x
# 定义损失函数和优化器
model = Wine_net()
loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型
for epoch in range(10):
# 前向传播
y_pred = model(train_x)
# 计算损失
loss = loss_fn(y_pred, train_y)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印损失
print('Epoch:', epoch, 'Train Loss:', loss.item())
```
在上面的代码中,我们首先将train_x和train_y都转换为Tensor类型,并使用unsqueeze方法将train_y的维度从[样本数,]转换为[样本数, 1],以便在计算损失时能够与y_pred正确地对齐。然后我们定义了模型、损失函数和优化器,并在每次迭代中前向传播、计算损失、反向传播、更新模型参数并打印损失。
Tensor.__init__() missing 1 required positional argument: 'dtype'
这个错误通常是因为在创建 Tensor 对象时,没有指定数据类型(dtype)。Tensor 对象需要指定数据类型,否则无法进行数据运算和操作。你可以在创建 Tensor 对象时指定数据类型,例如:
```
import torch
# 创建一个 float 类型的 Tensor 对象
x = torch.Tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float)
```
在上面的例子中,我们创建了一个 float 类型的 Tensor 对象。你也可以根据需要选择其他数据类型,例如 int、long、double 等。
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