torch.tensor(inputs.values)
时间: 2024-05-18 14:13:08 浏览: 12
这是一个使用 PyTorch 库中的 tensor 函数将输入数据转换为张量的操作。其中,inputs.values 是一个包含输入数据的数组或矩阵,tensor 函数会将其转换为 PyTorch 中的张量数据类型,以便进行后续的计算和操作。这个操作通常用于机器学习和深度学习任务中,以便将输入数据转换为可供神经网络模型处理的格式。
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inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)代码报这个错误TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool,怎么解决,请给我修改这句代码inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float),不要例子
这个错误提示是因为你的 `data.values` 中包含了 numpy 中的 object 类型,而 `torch.tensor` 只支持一些特定的数据类型。
你可以先将 `data` 中的 object 类型转化为其他支持类型,比如 float 或者 int,然后再使用 `torch.tensor` 进行转换。
以下是一个修改后的代码:
```python
inputs = torch.tensor(data.select_dtypes(include=[np.number]).values, dtype=torch.float)
```
这个代码中,我们使用了 pandas 中的 `select_dtypes` 方法来选取 `data` 中的数值类型列,然后使用 `.values` 将其转化为 numpy 数组,并使用 `torch.tensor` 进行转换。这样就避免了出现上述错误。
torch.searchsorted
torch.searchsorted is a function in PyTorch that finds the indices where elements should be inserted to maintain order in a sorted tensor. It takes two inputs: the sorted tensor and the values to be inserted. The output is a tensor of the same shape as the values tensor, containing the indices where each value should be inserted. If a value is already present in the sorted tensor, the index of the element just before it is returned. If a value is greater than all elements in the sorted tensor, the index of the last element is returned.
Here is an example usage:
```
import torch
sorted_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 5, 7, 8])
values = torch.tensor([2, 4, 6, 9])
indices = torch.searchsorted(sorted_tensor, values)
print(indices) # Output: tensor([1, 3, 4, 6])
```
In this example, the indices where the values [2, 4, 6, 9] should be inserted in the sorted tensor [1, 2, 3, 5, 7, 8] are [1, 3, 4, 6].