Traceback (most recent call last): File "D:\pycode\DATASET\metalstmtry.py", line 100, in <module> y_pred = clone(trainX) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\learn2learn\algorithms\maml.py", line 107, in forward return self.module(*args, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\pycode\DATASET\metalstmtry.py", line 45, in forward h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) TypeError: 'int' object is not callable
时间: 2023-07-20 17:35:00 浏览: 58
这个错误类型是 'int' object is not callable,意思是使用了一个整数对象来调用一个函数。根据报错信息,可以看到错误是发生在代码的第 45 行,这里尝试创建一个张量,但是在创建时出现了错误。
具体来说,错误是因为 `to(device)` 后面的 `device` 变量被错误地赋值为了一个整数对象,导致无法将其转换为 PyTorch 设备对象。要解决这个问题,可以参考上一个回答中的方法,使用以下代码来正确地设置 `device` 变量:
```
import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
```
然后,在创建张量时,可以使用以下代码来将其移动到指定的设备上:
```
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
```
这样就可以避免这个错误了。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "E:\AdaBoost\adaboost.py", line 11, in <module> dataset = pd.read_csv(file_path)
这个 traceback 的错误信息与上一个类似,但是这次错误是在尝试读取 csv 文件时发生的。根据错误信息,`pd.read_csv()` 函数无法读取名为 `file_path` 的文件。
这个问题可能是由于文件路径不正确或文件格式不正确导致的。请尝试以下方法来解决这个问题:
1. 确保文件路径是正确的。可以使用 `print(file_path)` 语句来打印文件路径,以确保它与预期的一样。
2. 确保文件格式是正确的。`pd.read_csv()` 函数只能读取 CSV 格式的文件。如果你的文件不是 CSV 格式,请尝试使用适当的函数(例如 `pd.read_excel()` 或 `pd.read_table()`)来读取文件。
3. 检查文件编码是否正确。如果文件采用了非标准的编码格式,可以使用 `encoding` 参数来指定正确的编码。例如,如果文件使用 UTF-16 编码,你可以将 `pd.read_csv()` 函数修改为 `pd.read_csv(file_path, encoding='utf-16')`。
希望这些方法可以帮助你解决问题。
Traceback (most recent call last): File "dataset_tool.py", line 23, in <module> import PIL.Image, cv2 ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
这个错误提示告诉我们,你的代码中使用了 cv2 模块,但是 Python 环境中没有安装该模块,因此无法导入。cv2 是 OpenCV 的 Python 绑定,用于计算机视觉领域的图像处理任务。
你需要通过 pip 或者其他包管理工具安装 cv2 模块。在终端或命令行窗口中运行以下命令即可安装:
```
pip install opencv-python
```
如果你使用的是 Anaconda 环境,可以使用以下命令安装:
```
conda install -c conda-forge opencv
```
安装完成后,再次运行代码即可。
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