TypeError: cos(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not float

这个错误通常发生在使用PyTorch的cos函数时，输入参数应该是一个Tensor类型，而你传递的是一个float类型。请确保你的输入是正确的数据类型。你可以将输入转换为Tensor类型，如下所示：

import torch

cos = torch.nn.functional.cosine_similarity(torch.Tensor([1, 2]), torch.Tensor([1, 2]))

这将创建两个Tensor类型的向量，并计算它们的余弦相似度。

相关问题

TypeError: dropout(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple

这个错误通常是因为 dropout 函数的输入不正确导致的。dropout 函数的输入应该是一个 Tensor，但是你传递了一个 Tuple，因此会引发此错误。

可能是因为你在调用 dropout 函数时将输入数据打包成了一个 Tuple，而实际上 dropout 函数期望的是一个 Tensor。你可以检查一下你的代码，看看是否有类似于以下语句：

input_data = (x, y)
output_data = dropout(input_data, p=0.5)

如果是这样的话，你需要将 input_data 中的 x 和 y 合并成一个 Tensor，然后再传递给 dropout 函数，例如：

input_data = torch.cat((x, y), dim=1)
output_data = dropout(input_data, p=0.5)

这样，就可以解决这个问题了。

TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not int

这个错误通常是因为你把一个整数作为输入传递给了一个需要张量作为输入的函数。你可以通过将整数转换为张量来解决这个问题，例如使用 `torch.tensor()` 函数将整数转换为张量。

举例来说，如果你有以下代码：

import torch.nn as nn

linear_layer = nn.Linear(10, 5)
output = linear_layer(4)

这里的 `4` 是一个整数，会导致上述的TypeError错误。你可以将其转化为张量来解决这个问题：

import torch.nn as nn
import torch

linear_layer = nn.Linear(10, 5)
input_tensor = torch.tensor([4])
output = linear_layer(input_tensor)

这里我们使用 `torch.tensor()` 函数将整数 `4` 转换为一个1维张量，然后将其传递给 `linear_layer()` 函数。