TypeError: cos(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not float
时间: 2024-05-16 22:16:35 浏览: 8
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: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not list
这个错误通常是因为你在使用 PyTorch 的线性层时,将一个列表作为输入传递给了该层。线性层的输入应该是一个 PyTorch 张量(Tensor)而不是一个 Python 列表。
你可以检查一下你的代码,看看是否有将列表作为线性层输入的情况出现。如果有,你可以将列表转换成张量,例如:
```python
import torch
# 假设 x 是一个列表
x = [1, 2, 3, 4]
# 将列表转换为张量
x_tensor = torch.tensor(x)
# 使用线性层
linear_layer = torch.nn.Linear(4, 2)
output = linear_layer(x_tensor)
```
这样就避免了 TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not list 的错误。
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。
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