print("线性模型:y=",w.numpy(),"*x+",b.numpy())后出现AttributeError: 'float' object has no attribute 'numpy'
时间: 2024-10-07 18:07:33 浏览: 40
当你看到 `AttributeError: 'float' object has no attribute 'numpy'` 这样的错误,这意味着你试图对一个浮点数 (`float`) 调用 `numpy` 属性,而 `numpy` 是一个属于 `ndarray` 或 numpy 数组的对象。在 Python 中,`w` 和 `b` 显然是用来存储模型权重和偏置值的变量,它们应该被初始化为 numpy 数组,而不是普通的浮点数。
在使用 `print("线性模型:y=", w.numpy(), "*x+", b.numpy())` 的时候,你需要确保 `w` 和 `b` 是 numpy 数组,可能是你之前计算的结果或者是从其他地方获取的数据,需要转换成 numpy 格式才能调用 `.numpy()` 方法。
修正这个问题的一个例子可能是:
```python
import numpy as np
# 假设 w 和 b 是计算得到的浮点数
w = ... # 计算结果应该是数值
b = ...
# 将 w 和 b 转换为 numpy 数组
w = np.array(w)
b = np.array(b)
# 现在可以安全地打印了
print("线性模型:y=", w, "*x+", b)
```
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import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络,输出预测值 loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差,注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播,计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py D:\py\text.py:26: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络,输出预测值 Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 27, in <module> loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差,注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'
在这段代码中,您将 `prediction` 和 `y` 包装在了一个元组中传递给了 `loss_func` 函数。这是不正确的,因为 `loss_func` 函数期望的是两个张量,而不是一个元组。因此,您需要将 `prediction` 和 `y` 分别传递给 `loss_func` 函数。修改代码如下:
```python
for t in range(2000):
prediction = net(x)
loss = loss_func(prediction, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if t % 50 == 0:
plt.cla()
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})
plt.pause(0.1)
```
在这个修改后的代码中,我们将 `prediction` 和 `y` 直接传递给了 `loss_func` 函数,而不是将它们包装在一个元组中。同时,我们还添加了一些代码,用于动态展示神经网络训练的过程。
import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 print(type(x)) net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=net(x),#把数据输入神经网络,输出预测值 loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差,注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播,计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py <class 'torch.Tensor'> Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 28, in <module> loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差,注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'
这段代码出现了一个错误,具体错误信息是 'tuple' object has no attribute 'size'。这个错误通常发生在调用 PyTorch 的函数时,输入的数据类型不正确,需要将数据类型转换为正确的类型。在这段代码中,loss_func 函数的输入是一个元组,而不是一个张量,因此无法获取其尺寸信息,导致出现错误。需要修改代码,将 prediction 从元组转换为张量,才能正确计算误差。可以将代码修改为:
```
prediction = net(x)
loss = loss_func(prediction.squeeze(), y.squeeze())
```
这样,就能将 prediction 和 y 转换为张量,并使用 squeeze() 函数去除维度为 1 的维度。这样就能够正确计算二者之间的误差了。
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