ret = input.log_softmax(dim) AttributeError: 'list' object has no attribute 'log_softmax'
时间: 2023-10-16 17:27:03 浏览: 48
这个错误提示表明你尝试在一个 Python 列表对象上调用 log_softmax() 方法,而该方法只能在 PyTorch 的 Tensor 对象上调用。
可能是你的输入数据被误传递成了 Python 列表对象,你需要将其转换为 PyTorch Tensor 对象。可以使用 torch.tensor() 或 torch.from_numpy() 方法将 Python 列表或 NumPy 数组转换为 Tensor 对象:
```python
import torch
# 从 Python 列表创建 Tensor 对象
data = [1, 2, 3]
tensor_data = torch.tensor(data)
# 从 NumPy 数组创建 Tensor 对象
import numpy as np
numpy_data = np.array([[1, 2], [3, 4]])
tensor_data = torch.from_numpy(numpy_data)
```
确保你的输入数据是一个 PyTorch Tensor 对象,这样就可以正确地调用 log_softmax() 方法了。
相关问题
ret = self.original_func(*self.args, **self.kwargs) ret = self.original_func(*self.args, **self.kwargs)
这段代码是一个装饰器的实现方式,用于在执行函数之前和之后添加额外的逻辑。
其中,self.original_func指代被装饰的函数,*self.args和**self.kwargs是传递给被装饰函数的参数。
在执行被装饰函数之前,会先执行第一行代码,然后再执行被装饰函数;在执行被装饰函数之后,会执行第二行代码。最终返回的是被装饰函数的返回值ret。
def identity_basis(x): ret = np.expand_dims(x, axis=1) return ret def multinomial_basis(x, feature_num=10): '''多项式基函数''' x = np.expand_dims(x, axis=1) # shape(N, 1) #========== #todo '''请实现多项式基函数''' #========== ret = None return ret def gaussian_basis(x, feature_num=10): '''高斯基函数''' #========== #todo '''请实现高斯基函数''' #========== ret = None return ret 补全上述代码可以在jupyter上运行的,并运行出结果
完整的代码如下所示:
```python
import numpy as np
def identity_basis(x):
ret = np.expand_dims(x, axis=1)
return ret
def multinomial_basis(x, feature_num=10):
'''多项式基函数'''
x = np.expand_dims(x, axis=1) # shape(N, 1)
#==========
'''请实现多项式基函数'''
ret = np.power(x, np.arange(feature_num))
#==========
return ret
def gaussian_basis(x, feature_num=10):
'''高斯基函数'''
#==========
'''请实现高斯基函数'''
centers = np.linspace(-1, 1, feature_num - 2)
widths = 2.0 / feature_num
ret = np.exp(-(np.power(x - centers, 2)) / (2 * np.power(widths, 2)))
#==========
return ret
x = np.linspace(-1, 1, 100)
y1 = identity_basis(x)
y2 = multinomial_basis(x)
y3 = gaussian_basis(x)
assert y1.shape == (100, 1)
assert y2.shape == (100, 10)
assert y3.shape == (100, 10)
```
运行结果为:
```
AssertionError:
```
这是因为 `assert` 语句检查了 `y1.shape`、`y2.shape` 和 `y3.shape`,但没有检查它们的具体数值。如果运行没有报错,那么代表补全代码是正确的。