plt.hist(values, bins=10, range=(0, 5)) 报错can't call numpy() on tenser that require grad
时间: 2024-02-24 13:57:34 浏览: 21
这个错误通常出现在使用 PyTorch 进行模型训练时,因为 PyTorch 的张量(tensor)默认是需要梯度求导的。而在这里,你使用了一个 numpy 函数 plt.hist(),它需要的输入是一个 numpy 数组而非 PyTorch 张量。因此,你需要先将 PyTorch 张量转换成 numpy 数组,然后再使用 plt.hist() 函数。
可以使用 tensor.detach().numpy() 将 PyTorch 张量转换为 numpy 数组,具体代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
# 创建一个 PyTorch 张量
values = torch.randn(100, requires_grad=True)
# 将 PyTorch 张量转换为 numpy 数组,并使用 plt.hist() 函数绘制直方图
plt.hist(values.detach().numpy(), bins=10, range=(0, 5))
plt.show()
```
相关问题
plt.hist(x,bins=logbins)
这是一个使用 Matplotlib 库中的 `hist` 函数绘制直方图的代码片段。`x` 是要绘制直方图的数据数组,`bins=logbins` 则指定了使用对数刻度的直方图。具体来说,`logbins` 应该是一个包含对数刻度下的直方图边界的数组。可以通过使用 `np.logspace` 函数生成这个数组,例如:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.normal(size=1000)
logbins = np.logspace(np.log10(x.min()), np.log10(x.max()), 50)
plt.hist(x, bins=logbins)
plt.xscale('log')
plt.show()
```
这个代码片段将会生成一个带有对数刻度的正态分布直方图。
plt.hist(data, bins=30)
`plt.hist(data, bins=30)`是使用Matplotlib库绘制直方图的代码示例。在这段代码中,`data`是要绘制直方图的数据,`bins`表示直方图的柱子数量。
具体解释如下:
- `data`是一个包含数据的数组或列表。
- `bins`参数指定了直方图的柱子数量,用于将数据范围划分为多个区间。这里设置为30表示将数据范围划分为30个区间,每个区间将有一个柱子显示数据的频数。
示例代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建一组随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 使用Matplotlib绘制直方图
plt.hist(data, bins=30)
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码将会生成一个直方图,横轴表示数据的区间范围,纵轴表示对应区间内数据出现的频数。直方图可以帮助我们了解数据的分布情况,以及数据在不同区间的分布密度。