i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward) TypeError: matmul(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray
时间: 2024-03-03 17:51:19 浏览: 21
这个错误的原因是你在使用PyTorch时将Numpy数组传递给了PyTorch函数,而PyTorch函数期望的是一个Tensor对象。在这种情况下,你需要将Numpy数组转换为PyTorch Tensor。你可以使用以下代码将Numpy数组转换为PyTorch Tensor:
```
import torch
# 将Numpy数组转换为Tensor
x_tensor = torch.from_numpy(x_np_array)
# 使用转换后的Tensor调用PyTorch函数
i = torch.sigmoid(torch.matmul(x_tensor, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward)
```
这应该可以解决你的问题。如果还有其他问题,请随时问我。
相关问题
i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward) IndexError: index -1 is out of bounds for dimension 0 with size 0
这个错误提示表明在使用索引`-1`访问列表`h_forward_new`时,索引值超出了列表的范围,导致出现了`IndexError`异常。具体来说,列表`h_forward_new`的长度为0,因此无法使用索引`-1`访问最后一个元素。
为了解决这个问题,您需要确保在使用索引访问列表之前,检查列表的长度是否为0。例如,可以使用以下代码检查列表是否为空:
```python
if len(h_forward_new) > 0:
i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward)
else:
# 处理列表为空的情况
```
在这个例子中,我们使用`len()`函数检查列表`h_forward_new`的长度是否大于0,如果大于0,则可以使用索引`-1`访问最后一个元素。如果列表为空,则可以在else语句中处理列表为空的情况。
需要注意的是,在使用索引访问列表时,还需要确保索引值不超出列表的范围。例如,使用索引`-1`访问最后一个元素只适用于非空列表,在列表为空时会导致`IndexError`异常。因此,在使用索引访问列表之前,建议先检查列表的长度是否为0,以避免出现类似的问题。
总之,为了避免这个错误,确保在使用索引访问列表之前,检查列表的长度是否为0,并确保索引值不超出列表的范围。
以下代码存在不可以自动反向传播的bug,为什么: # 前向LSTM outputs_forward = [] for t in range(input.size(0)): x = input[t] i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward) f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_forward) + torch.matmul(h_forward[-1], self.U_f_forward) + self.b_f_forward) c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_forward) + torch.matmul(h_forward[-1], self.U_c_forward) + self.b_c_forward) c_forward[-1] = f * c_forward[-1] + i * c_tilde o = torch.matmul(x, self.W_o_forward) + torch.matmul(h_forward[-1], self.U_o_forward) + self.b_o_forward o = torch.sigmoid(o) h_forward[-1] = o * torch.tanh(c_forward[-1]) outputs_forward.append(h_forward[-1])
这段代码存在一个不能自动反向传播的bug,原因是在循环中对h_forward和c_forward的值进行了修改。在PyTorch中,只有被标记为requires_grad=True的张量才能够自动求梯度,而对张量进行in-place操作会导致梯度信息丢失,从而无法进行自动求梯度。
具体来说,在这段代码中,对h_forward和c_forward的修改会导致后续的梯度计算出现问题,从而无法进行自动反向传播。解决这个问题的方法是创建一个新的变量来保存h_forward和c_forward的值,而不是直接修改它们的值。修改后的代码如下:
```python
# 前向LSTM
outputs_forward = []
h_forward_new = h_forward.clone()
c_forward_new = c_forward.clone()
for t in range(input.size(0)):
x = input[t]
i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward)
f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_f_forward) + self.b_f_forward)
c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_c_forward) + self.b_c_forward)
c_forward_new[-1] = f * c_forward_new[-1] + i * c_tilde
o = torch.matmul(x, self.W_o_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_o_forward) + self.b_o_forward
o = torch.sigmoid(o)
h_forward_new[-1] = o * torch.tanh(c_forward_new[-1])
outputs_forward.append(h_forward_new[-1])
h_forward_new = torch.cat([h_forward_new[1:], h_forward_new[-1].unsqueeze(0)])
c_forward_new = torch.cat([c_forward_new[1:], c_forward_new[-1].unsqueeze(0)])
h_forward = h_forward_new
c_forward = c_forward_new
```
在修改后的代码中,我们先创建了新的变量h_forward_new和c_forward_new来保存h_forward和c_forward的值,并使用clone()方法复制张量的值。然后,在循环中,我们使用h_forward_new和c_forward_new来进行前向计算,并将计算得到的输出保存到outputs_forward中。最后,我们使用torch.cat()方法来更新h_forward_new和c_forward_new的值,并将其赋值给h_forward和c_forward。这样就可以避免in-place操作导致的梯度丢失问题。
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