ValueError: Expected parameter loc (Tensor of shape (1, 2)) of distribution Normal(loc: torch.Size([1, 2]), scale: torch.Size([1, 2])) to satisfy the constraint Real(), but found invalid values: tensor([[nan, nan]], device='cuda:0', grad_fn=<AddmmBackward

这个错误提示表明在使用PyTorch中的正态分布函数`torch.distributions.Normal`时，输入的参数`loc`包含了NaN值，这是不被允许的。在概率论中，正态分布的均值是一个实数，因此`loc`参数必须是一个实数，不能包含NaN值。

你需要检查传递给`loc`参数的张量，确保其中不包含NaN值。你可以使用`torch.isnan()`函数检查张量中是否有NaN值，然后使用`torch.where()`函数将NaN值替换为0或其他你认为合适的值，例如：

import torch

loc = torch.tensor([[1.0, float('nan')]])
loc = torch.where(torch.isnan(loc), torch.zeros_like(loc), loc)
print(loc)

这里将NaN值替换为了0，如果你的应用场景中不适合使用0，你可以将`torch.zeros_like(loc)`替换为其他你认为合适的张量，例如`torch.full_like(loc, 1.0)`表示用1.0来替换NaN值。

相关问题

ValueError: Expected parameter loc (Tensor of shape (1, 2)) of distribution Normal(loc: torch.Size([1, 2]), scale: torch.Size([1, 2])) to satisfy the constraint Real(), but found invalid values: tensor([[nan, nan]], device='cuda:0')

这个错误通常是由于模型输出的值中包含 NaN 导致的。NaN 表示“不是一个数字”，通常发生在数学计算错误的情况下。您需要检查您的模型，以确保它输出的值没有 NaN。一些可能导致 NaN 的原因包括：除以 0、取负数的平方根、取对数的负数等。您可以使用 PyTorch 中的 `torch.isnan()` 函数来检测张量中是否包含 NaN 值，并使用调试工具来查找问题的根源。

ValueError: Expected tensor to be a tensor image of size (..., C, H, W). Got tensor.size() = torch.Size([6, 25])

这个错误通常是由于输入的张量形状不正确引起的。根据错误信息，你输入的张量的形状是`torch.Size([6, 25])`，但是它应该是一个图像，形状应该是`(C, H, W)`，其中`C`是通道数，`H`和`W`是高度和宽度。

你需要检查你的代码，并确保你的输入张量是一个图像，或者将其转换为正确的形状。你可以使用PyTorch的`permute`函数来交换张量的维度，例如：`tensor.permute(2, 0, 1)` 可以将形状为`(H, W, C)`的张量转换为形状为`(C, H, W)`的张量。