TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)

非常抱歉，我的前一条回答中有误。在PyTorch中，`F.one_hot()`函数的输入参数应该是PyTorch张量，而不是NumPy数组。因此，在将NumPy数组转换为PyTorch张量之后，可以直接将其作为`F.one_hot()`函数的输入。在本例中，您可以按照以下方式修改代码：

if self.onehot_y:
    mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(dim=1)
    mask = F.one_hot(mask.to(torch.int64), self.n_classes)
    mask = mask.permute(0, 3, 1, 2)

修改后的代码中，我们首先将输入的`mask`张量进行必要的维度调整，然后使用`to()`方法将其转换为`torch.int64`类型的张量。然后，我们直接将处理后的`mask`张量作为`F.one_hot()`函数的输入，并使用`permute()`函数将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排，即将批次大小（如果有的话）移动到第0个维度的位置，将通道数移动到第1个维度的位置，将高度移动到第2个维度的位置，将宽度移动到第3个维度的位置。注意，由于PyTorch的`permute()`函数和NumPy的`transpose()`函数的参数顺序不同，所以在PyTorch中需要使用`permute()`函数将通道数和高度的位置交换。

相关问题

masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)

这个错误是因为函数期望传入一个 NumPy 数组，但是传入的是一个 PyTorch Tensor。你需要将 PyTorch Tensor 转换成 NumPy 数组，然后再传入函数。可以使用 tensor.numpy() 函数将 PyTorch Tensor 转换成 NumPy 数组，例如：

masks.append(torch.from_numpy(mask.numpy()).permute(2, 0, 1))

mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes) TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)

非常抱歉，我的前一条回答中有误。在PyTorch中，`F.one_hot()`函数的输入参数应该是PyTorch张量，而不是NumPy数组。因此，在将NumPy数组转换为PyTorch张量之后，可以直接将其作为`F.one_hot()`函数的输入。在本例中，您可以按照以下方式修改代码：

if self.onehot_y:
    mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(dim=1)
    mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes)
    mask = mask.transpose(0, 3, 1, 2)

修改后的代码中，我们首先将NumPy数组`mask`转换为PyTorch张量，并使用`type()`方法将其转换为`torch.int64`类型的张量。然后，我们直接将处理后的`mask`张量作为`F.one_hot()`函数的输入，并使用`transpose()`函数将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排，即将批次大小（如果有的话）移动到第0个维度的位置，将通道数移动到第1个维度的位置，将高度移动到第2个维度的位置，将宽度移动到第3个维度的位置。