inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)代码报这个错误TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool，怎么解决，请给我修改这句代码inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)，不要例子

这个错误意味着你的 `data.values` 包含了一个或多个非数值类型的元素，而 `torch.tensor` 只支持上述列出的类型。为了解决这个问题，你需要确保 `data.values` 中只包含数值类型的元素。

你可以尝试使用 `pandas.DataFrame.select_dtypes` 函数来选择数据框中特定类型的列，例如：

numeric_cols = data.select_dtypes(include=[np.number])
inputs = torch.tensor(numeric_cols.values, dtype=torch.float)

这将选择数据框中所有数值类型的列，并将它们转换为 PyTorch 张量。

相关问题

w = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, (num_inputs, 1)), dtype=torch.float32) b = torch.zeros(1, dtype=torch.float32) 的(1, dtype=torch.float32)，1是什么意思

在这段代码中，`torch.zeros(1, dtype=torch.float32)`创建了一个形状为`(1,)`的浮点张量（tensor），其中`1`表示张量的长度或维度大小。这里的`1`表示创建一个长度为1的一维张量（向量）。这个张量被用作偏置项（bias）的初始化值。

在深度学习中，偏置项是一个常数，用于调整模型输出的偏移。它在模型中起到平移特征的作用。在这个例子中，偏置项是一个标量（长度为1的向量），因此我们使用`1`来表示其长度。

def collate_fn(examples): lengths = torch.tensor([len(ex[0]) for ex in examples]) inputs = [torch.tensor(ex[0]) for ex in examples] targets = torch.tensor([ex[1] for ex in examples], dtype=torch.long) # 对batch内的样本进行padding，使其具有相同长度 inputs = pad_sequence(inputs, batch_first=True) return inputs, lengths, targets

这段代码是一个PyTorch的collate_fn函数，用于将多个样本组合成一个batch。其中，参数examples是一个列表，每个元素是一个样本，包含两个部分：输入和目标。其中，输入是一个列表或数组，表示一个序列，而目标是一个标量或列表，表示样本的标签或分类。函数的返回值是三个张量，分别是输入、长度和目标。

具体地，函数首先计算每个样本的输入序列的长度，将结果存储在一个张量中。然后，将每个样本的输入序列转换为一个张量，并将所有张量放在一个列表中。接着，将所有样本的目标转换为一个张量，并指定数据类型为long。最后，对batch内的样本进行padding，使其具有相同长度，并返回输入张量、长度张量和目标张量。其中，pad_sequence是PyTorch提供的函数，用于对一个张量列表进行padding。