torch.longtensor()用法

torch.LongTensor()函数是用于创建Long型的Tensor（张量），这个函数可以将指定的数据转换成Long型张量。具体用法可以参考以下示例代码：

import torch

data = [1, 2, 3, 4, 5]   # 定义一个列表
tensor_data = torch.LongTensor(data)   # 将列表转换成Long型张量
print(tensor_data)

输出结果为：

tensor([1, 2, 3, 4, 5])

这个函数可以用于数据类型转换和数据处理等方面。请注意，Long型张量中的元素必须是整数，并且范围在-9223372036854775808到9223372036854775807之间。

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将 torch.cuda.LongTensor 转换为tensor

将 PyTorch 的 CUDA 长整型 tensor（`torch.cuda.LongTensor`）转换为普通的 tensor（`torch.Tensor`），你可以使用 `.cpu()` 或者 `.to(device='cpu')` 方法。这两个方法都会把 GPU 上的数据复制到 CPU 上。示例如下：

# 假设 'cuda_tensor' 是一个 cuda Long Tensor
cuda_tensor = torch.cuda.LongTensor([1, 2, 3])

# 使用 .cpu() 方法转换
cpu_tensor = cuda_tensor.cpu()

# 或者使用 to 方法指定目标设备为 cpu
cpu_tensor = cuda_tensor.to('cpu')

# 现在 'cpu_tensor' 就是一个在 CPU 上的普通 long 类型 tensor

如果你希望保持数据在 GPU 上但改变数据类型，可以使用 `.long()` 或 `.float()`、`.double()` 等方法，如下所示：

cuda_tensor = cuda_tensor.long()  # 如果cuda_tensor原本就是Long类型，这步可以省略
cpu_tensor = cuda_tensor.type(torch.FloatTensor)  # 将 long 类型转为 float 类型

import torch from transformer import CutTaskModel,PositionalEncoding model=CutTaskModel() model= torch.load('./teach_transformer/teach_transformer.pt') src = torch.LongTensor([[0, 4, 3, 4, 6, 8, 9, 9, 8, 1, 2, 2]]) # tgt从<bos>开始，看看能不能重新输出src中的值 tgt = torch.LongTensor([[0]]) # 一个一个词预测，直到预测为<eos>，或者达到句子最大长度 for i in range(20): # 进行transformer计算 out = model(src, tgt) # 预测结果，因为只需要看最后一个词，所以取`out[:, -1]` predict = model.predictor(out[:, -1]) # 找出最大值的index y = torch.argmax(predict, dim=1) # 和之前的预测结果拼接到一起 tgt = torch.concat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1) # 如果为<eos>，说明预测结束，跳出循环 if y == 1: break print(tgt) 这是源代码

在你的代码中，出现了一个错误。错误发生在 `tgt = torch.concat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1)` 这一行。正确的方法是使用 `torch.cat` 而不是 `torch.concat`。

请将这一行代码修改为：`tgt = torch.cat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1)`。

修改后的代码如下所示：

import torch
from transformer import CutTaskModel, PositionalEncoding

model = CutTaskModel()
model = torch.load('./teach_transformer/teach_transformer.pt')

src = torch.LongTensor([[0, 4, 3, 4, 6, 8, 9, 9, 8, 1, 2, 2]])
tgt = torch.LongTensor([[0]])

for i in range(20):
    out = model(src, tgt)
    predict = model.predictor(out[:, -1])
    y = torch.argmax(predict, dim=1)
    tgt = torch.cat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1)

    if y == 1:
        break

print(tgt)

这样修改后，应该能够解决你遇到的问题。