view Type must be a sub-type of ndarray type

时间: 2024-03-26 10:41:27 浏览: 28
这个错误通常是因为你在使用 PyTorch 的 `view` 函数时,传入了一个不是 `torch.Tensor` 类型的对象。`view` 函数只能够操作 PyTorch 的张量对象,如果传入的是其他类型的对象,就会出现这个错误。 如果你想要改变一个 NumPy 数组的形状,可以使用 NumPy 的 `reshape` 函数,例如: ```python import numpy as np # 创建一个形状为 (3, 4) 的数组 array = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) # 将数组转换为 PyTorch 张量 tensor = torch.from_numpy(array) # 使用 reshape 函数改变数组形状 new_array = array.reshape((4, 3)) # 将新的数组转换为 PyTorch 张量 new_tensor = torch.from_numpy(new_array) ``` 如果你已经有一个 PyTorch 张量,想要改变它的形状,可以使用 `view` 函数,例如: ```python import torch # 创建一个形状为 (3, 4) 的张量 tensor = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) # 使用 view 函数改变张量形状 new_tensor = tensor.view((4, 3)) ``` 需要注意的是,使用 `view` 函数改变张量形状时,新的形状必须与原来的形状兼容,否则会出现 `RuntimeError: shape '[...]' is invalid for input of size [...]` 的错误。

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