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'
时间: 2024-02-22 22:54:47 浏览: 20
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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解释一下代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.utils.data.dataloader as Loader import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.op
这段代码是在Python中导入一些常用的机器学习和深度学习的库,其中包括:
1. matplotlib.pyplot:用于绘制数据可视化图表的库。
2. numpy:用于数值计算的库。
3. torch:PyTorch深度学习框架的主要库。
4. torch.utils.data.dataloader:用于数据加载和预处理的库。
5. torchvision:PyTorch的图像处理库。
6. torchvision.transforms:用于对图像进行转换和预处理的库。
7. torch.nn:PyTorch的神经网络模块库。
8. torch.nn.functional:PyTorch的神经网络函数库。
9. torch.optim:PyTorch的优化器库。
通过导入这些库,我们可以在Python中方便地进行深度学习的模型构建和数据处理。
解释代码import numpy as np import random import math import os import scipy.io import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision import transformers %matplotlib inline
这段代码导入了一些常用的Python库和模块,以及一些特定的工具和函数。让我逐一解释它们的作用:
- `import numpy as np`: 导入NumPy库并将其命名为`np`,用于进行数值计算和数组操作。
- `import random`: 导入Python的随机数模块,用于生成随机数和进行随机抽样。
- `import math`: 导入Python的数学模块,提供了一些数学函数和常量。
- `import os`: 导入Python的操作系统模块,用于进行文件和目录操作。
- `import scipy.io`: 导入SciPy库中的io模块,用于读取和写入各种数据文件。
- `import matplotlib.pyplot as plt`: 导入Matplotlib库中的pyplot模块,并将其命名为`plt`,用于绘制数据可视化图形。
- `import torch`: 导入PyTorch深度学习库。
- `import torch.nn as nn`: 导入PyTorch中的神经网络模块,用于定义和构建神经网络模型。
- `import torch.nn.functional as F`: 导入PyTorch中的函数式接口模块,提供了一些常用的非线性函数和损失函数。
- `import torchvision`: 导入PyTorch中的计算机视觉库,用于处理图像和视频数据。
- `import transformers`: 导入Hugging Face的Transformers库,用于自然语言处理任务和预训练模型。
- `%matplotlib inline`: 这是一个Jupyter Notebook的魔术命令,用于在Notebook中内联显示Matplotlib绘图的结果。
通过导入这些库和模块,代码可以使用它们提供的功能来进行数据处理、数学计算、文件操作、绘图、深度学习模型构建和自然语言处理等任务。