TypeError: zeros_like(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not int

这个错误是由于 `zeros_like()` 函数的第一个参数应该是一个张量（Tensor），而不是一个整数。请确保你传入的参数是一个张量类型的变量，而不是一个整数。如果你需要创建一个形状与某个张量相同的零张量，可以使用 `torch.zeros_like()` 函数，如下所示：

import torch

input_tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
zeros_tensor = torch.zeros_like(input_tensor)

这将创建一个与 `input_tensor` 具有相同形状的零张量 `zeros_tensor`。请注意，这个示例使用了 PyTorch 库中的函数。如果你使用的是其他深度学习框架，可能会有相应的函数来实现类似的功能。

相关问题

self.date = torch.randn(self.label.shape[0])为什么会提示TypeError: zeros_like(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not int

错误提示 "TypeError: zeros_like(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not int" 意味着在调用 zeros_like() 函数时，传入的参数应为张量（Tensor），而不是整数。

根据你提供的代码，错误可能出现在以下这行代码上：

expectGainData = torch.zeros_like(inputDataSet.shape[0])

在这里，你试图使用 inputDataSet 的形状（shape）来创建一个具有相同形状的全零张量。然而，inputDataSet.shape[0] 返回的是一个整数，而不是张量。

要解决这个问题，你可以将 torch.zeros_like() 函数的参数改为一个张量对象，而不是整数。你可以考虑使用 torch.zeros() 函数来创建一个具有相同形状的全零张量。

以下是修改后的代码示例：

expectGainData = torch.zeros(inputDataSet.shape[0])

通过使用 torch.zeros() 函数，你可以创建一个与 inputDataSet 具有相同形状的全零张量，从而避免了 TypeError 异常。

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：

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：

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。