# -*- codeing = utf-8 -*- # @Time : 2023/7/23 22:29 # @Author : 姚宏远 # @File : productsList.py # @Software : PyCharm products = [["iphone",6888],["MacPro",14800],["小米6",2499],["Coffee",31],["Book",69],["Nike",699]] i = 0 print("------ 商品列表 ------") for name in products: print("%d"%i + "%s"%name[i][i] +"%s"%name[i][i+1]) i += 1 检查此代码的错误并修改

这段代码有一些错误，我将为您进行修改：

products = [["iphone", 6888], ["MacPro", 14800], ["米6", 2499], ["Coffee 31], ["Book", 69], ["", 699]]
i 0
print("------列表 ------")
for name in products:
 print("%d. % ￥%d" % (i, name[0], name[1]))
    i += 1

修改后的代码会按正确的格式输出商品列表。

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Traceback (most recent call last): File "D:\403\myworld\codeing.py", line 54, in <module> summary(model, torch.zeros(2,1,28,28)) File "E:\condaCache\condaEnv\torch3.9\lib\site-packages\torchsummary\torchsummary.py", line 60, in summary x = [torch.rand(2, *in_size).type(dtype) for in_size in input_size] File "E:\condaCache\condaEnv\torch3.9\lib\site-packages\torchsummary\torchsummary.py", line 60, in <listcomp> x = [torch.rand(2, *in_size).type(dtype) for in_size in input_size] TypeError: rand(): argument 'size' must be tuple of ints, but found element of type Tensor at pos 2

这个错误的原因是`summary`函数期望接受一个包含输入张量尺寸的元组，但是你提供的最后一个参数是一个张量。要解决这个问题，你需要将最后一个参数从张量改为元组。

例如，如果你想要查看一个输入大小为`(2, 1, 28, 28)`的模型结构，你可以使用以下代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torchsummary import summary

model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 20, 5),
    nn.ReLU(),
    nn.Conv2d(20, 64, 5),
    nn.ReLU(),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(1024, 10),
    nn.Softmax(dim=1)
)

summary(model, (1, 28, 28))

其中，`(1, 28, 28)`是一个元组，表示输入张量的大小。如果你想要使用一个全零的张量作为输入，可以使用以下代码：

input_size = (2, 1, 28, 28)
inputs = torch.zeros(input_size)
summary(model, input_size)

这里，`input_size`是一个元组，表示输入张量的大小，`inputs`是一个全零张量，用于占位符。