Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_linear_CA.py", line 182, in <module> Plot.plotTraj_CA(test_target, KF_out, KNet_out, dim=0, file_name=PlotfolderName+PlotfileName0)#Position File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Plot.py", line 350, in plotTraj_CA plt.plot(x_plt, RTS_out[0][0,:], label=legend[2]) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2840, in plot return gca().plot( File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 1745, in plot self.add_line(line) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 1964, in add_line self._update_line_limits(line) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 1986, in _update_line_limits path = line.get_path() File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\lines.py", line 1011, in get_path self.recache() File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\lines.py", line 658, in recache y = _to_unmasked_float_array(yconv).ravel() File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\matplotlib\cbook\__init__.py", line 1289, in _to_unmasked_float_array return np.asarray(x, float) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py", line 102, in asarray return array(a, dtype, copy=False, order=order) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 680, in __array__ return self.numpy().astype(dtype, copy=False) TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

这个错误是由于您正在尝试将 CUDA 上的张量直接转换为 NumPy 数组时引起的。在转换之前，您需要将 CUDA 上的张量复制到主机内存中。

您可以尝试使用 `.cpu()` 方法将张量从 CUDA 设备移动到主机内存，然后再进行转换。以下是一个示例：

y = y.cpu().numpy()

在这个示例中，我们将 `y` 张量从 CUDA 设备移动到主机内存，然后使用 `.numpy()` 方法将其转换为 NumPy 数组。

请注意，您可能需要在其他需要将 CUDA 张量转换为 NumPy 数组的地方应用类似的修复。

希望这可以解决您的问题！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_linear_canonical.py", line 174, in <module> [MSE_test_linear_arr, MSE_test_linear_avg, MSE_test_dB_avg,knet_out,RunTime] = KalmanNet_Pipeline.NNTest(sys_model, test_input, test_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 300, in NNTest self.model.InitSequence(SysModel.m1x_0.reshape(1,SysModel.m,1).repeat(self.N_T,1,1), SysModel.T_test) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 186, in InitSequence self.y_previous = self.h(self.m1x_posterior) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Simulations\Linear_sysmdl.py", line 67, in h return torch.bmm(batched_H, x) RuntimeError: batch1 dim 2 must match batch2 dim 1

这是一个运行时错误，错误信息提示在执行 torch.bmm(batched_H, x) 时发生了问题。具体错误是 "RuntimeError: batch1 dim 2 must match batch2 dim 1"，这意味着输入张量的维度不匹配。

根据错误信息，可以看到问题出现在文件 "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Simulations\Linear_sysmdl.py" 的第 67 行。在这个文件中，函数 h 被调用，并且其中使用了 torch.bmm 函数执行批量矩阵乘法。

根据错误信息，推测 batched_H 是一个形状为 [batch_size, m, n] 的张量，而 x 是一个形状为 [batch_size, n, p] 的张量。在执行 torch.bmm(batched_H, x) 时，要求 batched_H 的最后一个维度（维度2）的大小必须与 x 的倒数第二个维度（维度1）的大小相匹配，以便进行矩阵乘法运算。

检查一下你的代码，确认 batched_H 和 x 的维度是否满足这个要求。如果维度不匹配，你需要调整相应的代码，使它们的维度能够匹配。

希望这能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py", line 148, in <module> [MSE_test_linear_arr, MSE_test_linear_avg, MSE_test_dB_avg,knet_out,RunTime] = KalmanNet_Pipeline.NNTest(sys_model, test_input, test_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 308, in NNTest x_out_test[:,:, t] = torch.squeeze(self.model(torch.unsqueeze(test_input[:,:, t],2))) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 322, in forward return self.KNet_step(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 229, in KNet_step self.step_KGain_est(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 215, in step_KGain_est KG = self.KGain_step(obs_diff, obs_innov_diff, fw_evol_diff, fw_update_diff) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 289, in KGain_step out_FC7 = self.FC7(in_FC7) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 141, in forward input = module(input) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 103, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1848, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (200x6 and 2x10)

这个错误是由于您正在尝试对形状不匹配的张量进行矩阵乘法操作，导致无法完成操作。

在这种情况下，您需要检查代码中涉及到矩阵乘法的部分，并确保输入的张量形状是兼容的。

根据错误消息的提示，问题出现在 `KGain_step()` 方法中的矩阵乘法操作。您需要检查 `KGain_step()` 方法中涉及到的张量的形状，并确保它们可以进行矩阵乘法操作。

在这里，您可以检查 `in_FC7` 张量、`self.FC7` 层的权重张量和偏置张量的形状是否匹配，以及 `out_FC7` 张量的形状是否与后续的矩阵乘法操作兼容。

请注意，根据您的具体情况，可能还需要检查其他涉及到矩阵乘法操作的部分。

希望这可以帮助您解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。