TypeError: matmul(): argument 'other' (position 2) must be Tensor, not dict

这个错误通常发生在使用 PyTorch 的神经网络时，当你把 dict 类型的数据作为其他参数传递给 matmul 函数时会出现这个问题。

可能的原因是你没有正确地将数据转换为 PyTorch 张量。请确保你的输入数据是张量类型，可以使用 `torch.tensor()` 函数将数据转换为张量。

如果你已经将数据转换为张量，并且仍然遇到这个问题，请检查你的代码是否正确地使用了张量和字典类型的数据。你可以使用 `type()` 函数查看数据类型，以确保你的代码正确地处理了不同类型的数据。

相关问题

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

这个错误是由于 matmul() 函数的第一个参数应该是一个 Tensor 类型的对象，而你传递了一个元组。元组对象不是 Tensor 类型，因此不符合要求，导致错误发生。你可以检查输入的对象是否是正确的 Tensor 类型，并为输入提供正确的格式。还可以查看输入对象的形状是否正确，因为 matmul() 函数需要匹配的形状来执行乘法运算。

i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward) TypeError: matmul(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

这个错误的原因是你在使用PyTorch时将Numpy数组传递给了PyTorch函数，而PyTorch函数期望的是一个Tensor对象。在这种情况下，你需要将Numpy数组转换为PyTorch Tensor。你可以使用以下代码将Numpy数组转换为PyTorch Tensor：

import torch

# 将Numpy数组转换为Tensor
x_tensor = torch.from_numpy(x_np_array)

# 使用转换后的Tensor调用PyTorch函数
i = torch.sigmoid(torch.matmul(x_tensor, self.W_i_forward) + torch.matmul(h_forward_new[-1], self.U_i_forward) + self.b_i_forward)

这应该可以解决你的问题。如果还有其他问题，请随时问我。