inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)代码报这个错误TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool,怎么解决,怎么解决代码是什么

时间: 2024-03-12 09:44:24 浏览: 67
这个错误提示是因为你的 data.values 中包含了 numpy 中的 object 类型,而 torch.tensor 只支持一些特定的数据类型。 你可以先将 data 中的 object 类型转化为其他支持类型,比如 float 或者 int,然后再使用 torch.tensor 进行转换。 以下是一个例子: ```python import numpy as np import torch # 假设 data 是一个包含 object 类型的 numpy 数组 data = np.array([1, 2, '3', 4], dtype=np.object) # 将 object 类型转化为 float 类型 data = np.array([float(x) if isinstance(x, str) else x for x in data]) # 将 numpy 数组转化为 torch.tensor inputs = torch.tensor(data, dtype=torch.float) print(inputs) ``` 输出: ``` tensor([1., 2., 3., 4.]) ``` 这个例子中,我们先将 data 中的 object 类型转化为 float 类型,然后再使用 torch.tensor 进行转换,避免了出现上述错误。
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inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)代码报这个错误TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool,怎么解决,请给我修改这句代码inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float),不要例子

这个错误意味着你的 `data.values` 包含了一个或多个非数值类型的元素,而 `torch.tensor` 只支持上述列出的类型。为了解决这个问题,你需要确保 `data.values` 中只包含数值类型的元素。 你可以尝试使用 `pandas.DataFrame.select_dtypes` 函数来选择数据框中特定类型的列,例如: ``` numeric_cols = data.select_dtypes(include=[np.number]) inputs = torch.tensor(numeric_cols.values, dtype=torch.float) ``` 这将选择数据框中所有数值类型的列,并将它们转换为 PyTorch 张量。

w = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, (num_inputs, 1)), dtype=torch.float32) b = torch.zeros(1, dtype=torch.float32) 的(1, dtype=torch.float32),1是什么意思

在这段代码中,`torch.zeros(1, dtype=torch.float32)`创建了一个形状为`(1,)`的浮点张量(tensor),其中`1`表示张量的长度或维度大小。这里的`1`表示创建一个长度为1的一维张量(向量)。这个张量被用作偏置项(bias)的初始化值。 在深度学习中,偏置项是一个常数,用于调整模型输出的偏移。它在模型中起到平移特征的作用。在这个例子中,偏置项是一个标量(长度为1的向量),因此我们使用`1`来表示其长度。
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class srmConvFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward( ctx, inputs: Tensor, weight: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float, epsw: Tensor, epst: Tensor, stride: Tuple[int] = (1, 1), padding: Tuple[int] = (0, 0), dilation: Tuple[int] = (1, 1), groups: int = 1 ) -> Tensor: out = torch.nn.functional.conv2d( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), weight, None, stride, padding, dilation, groups ) spikes, delta_ut, delta_u = srmNeuronFunc.forward( out.view(*inputs.shape[:2], *out.shape[1:]), taum, taus, e_taug, v_th ) ctx.save_for_backward( inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, torch.tensor(stride, dtype=torch.int), torch.tensor(padding, dtype=torch.int), torch.tensor(dilation, dtype=torch.int), torch.tensor(groups, dtype=torch.int) ) return spikes @staticmethod def backward(ctx, grad_out: Tensor) -> List[Optional[Tensor]]: inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, stride, padding, dilation, groups = ctx.saved_tensors stride = tuple(stride) padding = tuple(padding) dilation = tuple(dilation) groups = int(groups) grad_w, grad_t = srmNeuronFunc.backward(grad_out, delta_ut, delta_u, spikes, epsw, epst) grad_inputs = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_input( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]).shape, grad_t.view(-1, *grad_t.shape[2:]), weight, padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) grad_inputs = grad_inputs.view(*inputs.shape) * inputs grad_weight = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_weight( weight.shape, grad_w.view(-1, *grad_w.shape[2:]), inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) return grad_inputs * 0.85, grad_weight, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件,将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) #y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long)), dim=0) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i].unsqueeze(0) labels = labels.long() optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.float()) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') 报错:RuntimeError: Expected target size [1, 2], got [1],怎么修改?

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