[xor_list(structure[i]["details"]) for i in inv_type]
时间: 2024-06-02 19:12:13 浏览: 97
这段代码看起来像是一个列表推导式,其中inv_type是一个列表变量,structure是一个字典或者类似字典的数据结构。可能的含义是,对于inv_type中的每个元素i,从structure[i]["details"]中获取一个值(假设这个值是一个列表),然后对这个值进行异或操作(xor_list函数),最后将结果组成一个新的列表返回。
但是,由于具体的数据结构和函数定义并没有给出,这只是一个推测而已。如果需要更准确的解释,请提供更多的上下文信息。
相关问题
"bitwise_xor_cpu" not implemented for 'Float'
这个错误通常出现在PyTorch进行张量计算时,它的意思是该操作不支持浮点数类型的张量。在PyTorch中,一些位运算操作只支持整数类型的张量,如bitwise_xor()函数,而不支持浮点数类型的张量。要解决这个问题,可以将浮点数类型的张量转换为整数类型的张量,然后再进行位运算操作。可以使用to()函数将浮点数类型的张量转换为整数类型的张量,如:tensor.to(torch.int),然后再进行位运算操作。如果需要保留浮点数类型的张量,可以考虑使用其他支持浮点数类型的函数进行计算。
RuntimeError: "bitwise_xor_cpu" not implemented for 'Double'
报错信息"RuntimeError: "bitwise_xor_cpu" not implemented for 'Double'"表示在使用"bitwise_xor_cpu"函数时,不支持输入类型为'Double'的张量。为了解决这个问题,您可以将输入张量的类型转换为其他支持的类型,例如'Float'或'Long'。
您可以使用以下代码将输入张量转换为'Float'类型:
input_tensor = input_tensor.float()
或者您可以使用以下代码将输入张量转换为'Long'类型:
input_tensor = input_tensor.long()
然后,您可以再次尝试运行您的代码,看看问题是否解决了。