我有一个变量inps,它是1024*3*78的Tensor数据类型 然后我用sa_encodings = [encoder(inp) for encoder, inp in zip(self.critic_encoders, inps)]代码进行处理 self.critic_encoders=nn.ModuleList() 定义方法是 encoder.add_module('enc_bn', nn.BatchNorm1d(idim, affine=False)) encoder.add_module('enc_fc1', nn.Linear(idim, hidden_dim)) encoder.add_module('enc_nl', nn.LeakyReLU()) self.critic_encoders.append(encoder) 其中,idim定义为78 以上定义方法有错吗?若没错,我运行时为什么会报以下错误: RuntimeError: running_mean should contain 3 elements not 78 有需要添加的代码吗?
时间: 2023-06-16 15:06:51 浏览: 71
根据您提供的代码,问题可能出在BatchNorm1d层的使用上。BatchNorm1d默认对最后一维进行归一化,因此在这种情况下,您需要将idim指定为3,而不是78。修改idim后,您的代码应该像这样:
```
idim = 3
encoder.add_module('enc_bn', nn.BatchNorm1d(idim, affine=False))
encoder.add_module('enc_fc1', nn.Linear(idim, hidden_dim))
encoder.add_module('enc_nl', nn.LeakyReLU())
self.critic_encoders.append(encoder)
sa_encodings = [encoder(inp.transpose(1, 2)) for encoder, inp in zip(self.critic_encoders, inps)]
```
此外,您还需要在调用encoder之前将数据的维度从(1024, 3, 78)转换为(1024, 78, 3),以便BatchNorm1d对正确的维度进行归一化。
相关问题
train_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in train_data_list] train_data_tensor = torch.stack(train_data_tensor_list) train_label_tensor = torch.tensor(train_label_list) train_dataset = TensorDataset(train_data_tensor, train_label_tensor) print(train_dataset) val_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in val_data_list] val_data_tensor = torch.stack(val_data_tensor_list) val_label_tensor = torch.tensor(val_label_list) val_dataset = TensorDataset(val_data_tensor, val_label_tensor) print(val_dataset)
这段代码的作用是将训练数据和验证数据转换为 PyTorch 中的 TensorDataset 数据集,并将数据集打印出来。首先,train_data_list 和 train_label_list 分别是训练数据和对应的标签,每个样本都是一个列表或数组。接下来,使用列表解析式将 train_data_list 中的每个样本转换为一个 PyTorch tensor,并将这些 tensor 存储在 train_data_tensor_list 列表中。然后,使用 torch.stack() 函数将 train_data_tensor_list 中的 tensor 沿着一个新的维度进行拼接,得到一个形状为 [num_samples, input_dim] 的二维 tensor,其中 num_samples 是样本数,input_dim 是每个样本的输入维度。train_label_tensor 也是类似的 tensor,其中每个元素是一个标签。同样的方法用于创建 val_dataset。最后,使用 print() 函数打印出 train_dataset 和 val_dataset,这些数据集将被用于 DataLoader 进行批量化训练。
ef translate(sentence): global en_word_2_index,model,device,ch_word_2_index,ch_index_2_word en_index = torch.tensor([[en_word_2_index[i] for i in sentence]],device=device) result = [] encoder_hidden = model.encoder(en_index) decoder_input = torch.tensor([[ch_word_2_index["<BOS>"]]],device=device) decoder_hidden = encoder_hidden解释每行代码的含义
1. `def translate(sentence):` 定义了一个名为 `translate` 的函数,它有一个参数 `sentence`,表示待翻译的英文句子。
2. `global en_word_2_index,model,device,ch_word_2_index,ch_index_2_word` 声明了一些全局变量,包括英文单词到索引的字典 `en_word_2_index`、模型 `model`、设备 `device`、中文单词到索引的字典 `ch_word_2_index` 和索引到中文单词的字典 `ch_index_2_word`。
3. `en_index = torch.tensor([[en_word_2_index[i] for i in sentence]],device=device)` 将输入的英文句子转化为对应的索引序列,并将其存储在 `en_index` 中。
4. `result = []` 定义一个空列表 `result`,用于存储翻译结果。
5. `encoder_hidden = model.encoder(en_index)` 将输入的英文句子经过编码器模型 `model` 进行编码,得到编码器的隐藏状态 `encoder_hidden`。
6. `decoder_input = torch.tensor([[ch_word_2_index["<BOS>"]]],device=device)` 将中文单词 `<BOS>` 转化为对应的索引,并将其作为解码器的输入 `decoder_input`。
7. `decoder_hidden = encoder_hidden` 将编码器的隐藏状态作为解码器的隐藏状态 `decoder_hidden`。
8. 函数执行完毕,返回结果为空列表 `result`。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)