AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'log_softmax'

在numpy中，'numpy.ndarray'对象没有'log_softmax'属性。因此，当你尝试在'numpy.ndarray'对象上调用'log_softmax'方法时，会出现AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'log_softmax'的错误。

要解决这个问题，你可以使用PyTorch库中的torch.nn.functional模块来计算'log_softmax'。下面是一个示例代码[^3]：

import torch
import torch.nn.functional as F

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

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

# 使用torch.nn.functional中的log_softmax函数计算log_softmax
log_softmax_output = F.log_softmax(tensor, dim=0)

print(log_softmax_output)

这样，你就可以使用torch.nn.functional中的log_softmax函数来计算'numpy.ndarray'对象的log_softmax值了。

相关问题

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'softmax'

这个错误通常是因为你在使用numpy的softmax函数时，将numpy数组直接传给了softmax函数。但是numpy的softmax函数只能用于numpy的ndarray对象，而不是普通的数组或列表。

因此，你需要将普通的数组或列表转换为numpy的ndarray对象，然后再调用softmax函数。你可以使用numpy的array函数将数组或列表转换为ndarray对象。

示例代码：

import numpy as np

arr = [1, 2, 3, 4, 5]
arr_nd = np.array(arr)
softmax_nd = np.exp(arr_nd) / np.sum(np.exp(arr_nd))
print(softmax_nd)

输出：

[0.01165623 0.03168492 0.08612854 0.23412166 0.63640865]

在这个示例中，我们首先将列表`arr`转换为numpy的ndarray对象`arr_nd`，然后使用numpy的softmax函数计算softmax值`softmax_nd`。

ret = input.log_softmax(dim) AttributeError: 'list' object has no attribute 'log_softmax'

这个错误提示表明你尝试在一个 Python 列表对象上调用 log_softmax() 方法，而该方法只能在 PyTorch 的 Tensor 对象上调用。

可能是你的输入数据被误传递成了 Python 列表对象，你需要将其转换为 PyTorch Tensor 对象。可以使用 torch.tensor() 或 torch.from_numpy() 方法将 Python 列表或 NumPy 数组转换为 Tensor 对象：

import torch

# 从 Python 列表创建 Tensor 对象
data = [1, 2, 3]
tensor_data = torch.tensor(data)

# 从 NumPy 数组创建 Tensor 对象
import numpy as np
numpy_data = np.array([[1, 2], [3, 4]])
tensor_data = torch.from_numpy(numpy_data)

确保你的输入数据是一个 PyTorch Tensor 对象，这样就可以正确地调用 log_softmax() 方法了。