frame.to(device) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'to' 要怎么改

根据提供的引用[1]，错误信息显示'numpy.ndarray'对象没有'to'属性，因此需要将其转换为PyTorch张量后才能使用'to'方法。可以使用以下代码将numpy数组转换为PyTorch张量并将其放置在指定的设备上：

import torch

# 将numpy数组转换为PyTorch张量
tensor = torch.from_numpy(frame)

# 将张量放置在指定的设备上
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
tensor = tensor.to(device)

相关问题

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'insert'AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'insert'

这个错误通常发生在使用numpy数组时，调用了该数组没有的方法insert()。insert()方法是Python内置的列表(list)对象的方法，而不是numpy数组的方法。

解决方案一般是将使用insert()方法的代码替换为numpy中的其他方法，例如numpy.insert()、numpy.concatenate()等。

如果需要在numpy数组中插入元素，可以使用numpy.insert()方法。例如，插入元素到第二个位置：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
new_arr = np.insert(arr, 1, 5)
print(new_arr)

输出结果为：[1 5 2 3 4]

如果您还有其他问题，请提供更多的上下文和代码，以便更好地帮助您解决问题。

toad.selection.stepwise 报错 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns

这个报错通常发生在使用 `toad.selection.stepwise` 函数时，其中传入的参数是一个 NumPy 数组，而不是一个 DataFrame 对象。在 NumPy 数组中没有 `columns` 属性，因此会出现此错误。

要解决这个问题，你可以将 NumPy 数组转换为 DataFrame 对象，然后再使用 `toad.selection.stepwise` 函数。可以使用 `pandas.DataFrame` 函数将 NumPy 数组转换为 DataFrame 对象，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
from toad.selection import stepwise

# 假设你有一个名为 numpy_array 的 NumPy 数组
df = pd.DataFrame(numpy_array)
result = stepwise(df, 'target_column')

在上述代码中，`numpy_array` 是你的 NumPy 数组，`df` 是转换后的 DataFrame 对象。然后你可以使用 `df` 作为 `stepwise` 函数的输入。确保将 `'target_column'` 替换为你想要进行特征选择的目标列的名称。

通过将 NumPy 数组转换为 DataFrame 对象，你应该能够避免出现 `'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'` 的错误。