X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)报错

时间: 2024-03-26 19:36:19 浏览: 123
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解决TensorFlow模型恢复报错的问题

这个错误通常是由于你的 X_train 数据中包含了非数字类型的数据，导致无法转换为 tensor 类型的数据。请检查一下你的 X_train 数据是否有缺失值或者非数字值。如果有，你需要先对这些数据进行处理，例如使用 Pandas 库中的 fillna 函数进行缺失值填充，或者使用其他的数据清洗方法。如果你的数据确保都是数字类型，那么可以尝试将 X_train 的数据类型转换为 float 类型，例如： ``` X_train = X_train.astype('float32') X_train_tensor = torch.tensor(X_train) ``` 如果你能提供更多的代码和错误信息，我可以更好地帮助你解决问题。
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pytorch masked_fill报错的解决

a = torch.Tensor([1,2,3,4]) a = a.masked_fill(mask = torch.ByteTensor([1,1,0,0]), value=-np.inf) print(a) b = F.softmax(a) print(b) tensor([-inf, -inf, 3., 4.]) d:/pycharmdaima/star-transformer/...
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关于pytorch中部分矩阵乘法的总结（torch.mm,torch.mul,torch.matmul）

tensor1 = torch.tensor([[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]], dtype=torch.float32) tensor2 = torch.ones(4) print(torch.matmul(tensor1, tensor2)) 输出是一个1x3的张量，是将tensor2转换为列向量后与...

merged_data_with_env.to_excel('输出/输出数据/神经网络标准化数据.xlsx',index=False) X = merged_data_with_env.drop(columns=ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)) y = merged_data_with_env[ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)] y = merged_data_with_env[['ag_平均温度', 'ag_平均湿度', 'ag_05um', 'ag_5um', 'dj_平均温度', 'dj_平均湿度', 'dj_05um', 'dj_5um']].copy() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 转换数据为 PyTorch 张量 X_train_tensor = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32) y_train_tensor = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32) X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32) y_test_tensor = torch.tensor(y_test.values, dtype=torch.float32) print(X_test_tensor())

在代码中，merged_data_with_env 是一个包含环境数据的数据集，并使用 to_excel() 方法将其写入到输出文件夹下...最后，代码使用 print() 函数打印 X_test_tensor 的值，但是在括号中多了一对括号，应该去掉。

from data_process import get_data import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from LeNet5 import LeNet5 X, y = get_data() # 获取数据【0.025，0.035】100*0.2 = 20 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) # 数据拆分 print(X_train.shape) #(1075, 227, 227, 1) 0 1 2 3 --- (1075, 1, 227, 227) 0 3 1 2 X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转成模型要求的形式 print(X_train_tensor.shape) X_test_tensor = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) y_train_tensor = torch.tensor(y_train, dtype=torch.int64) train_ds = torch.utils.data.TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor) # 将数据转为tensordata类型 train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=128, shuffle=True) # 对数据进行分批及打乱操作 network = LeNet5() # 实例化得到一个leNet-5网络模型 loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数（交差熵） optimizer = torch.optim.SGD(network.parameters(), lr=0.01) # 优化器 # 模型训练 for epoch in range(1): for image, label in train_dl: y_pre = network(image) # 模型计算(前向传播) loss = loss_fn(y_pre, label) # 计算损失值 network.zero_grad() # 将网络中的所有梯度清零 loss.backward() # 计算梯度项（反向求导） optimizer.step() # 参数优化（模型训练） print('第{}轮训练，当前批次的训练损失值为：{}'.format(epoch, loss.item())) predicted = network(X_test_tensor) # 模型预测 result = predicted.data.numpy().argmax(axis=1) # 预测标签 acc_test = (result == y_test).mean() # 模型测试精度 print(acc_test) torch.save(network.state_dict(), 'leNet5-1.pt') # 保存模型参数

这段代码是一个使用PyTorch框架实现的LeNet-5卷积神经网络模型的训练和测试过程。...6. 模型参数保存部分：使用torch.save函数保存训练好的模型参数。 如果您有任何问题或需要进一步解释，请随时提出。

上一个答案中，def __getitem__(self, idx): x = torch.tensor(self.data[idx:idx+self.seq_len], dtype=torch.float32) y = torch.tensor(self.data[idx+self.seq_len], dtype=torch.float32) return x, y的意思

然后，通过读取数据集中从 idx 开始，长度为 seq_len 的一段数据，将其转换为 PyTorch 中的 tensor 类型，并赋值给变量 x。接下来，再读取数据集中 idx+seq_len 处的一个数据，也转换为 tensor 类型，并赋值给变量 y...

ellipse_mask_tensor = torch.from_numpy(ellipse_mask,dtype = torch.float32).cuda()检查这行代码并修改

ellipse_mask_tensor = torch.from_numpy(ellipse_mask.astype(np.float32)).cuda() else: print("Ellipse mask must be float before converting to CUDA.") 如果ellipse_mask是其他非浮点类型，需要先转换...

time_tensor = torch.tensor(pd.to_datetime(time_series).astype(int).values / 1e9, dtype=torch.float32)

5. torch.tensor(..., dtype=torch.float32) 将浮点数转换为 PyTorch 张量，并指定数据类型为 torch.float32。 这样，你就可以得到一个 PyTorch 张量，其中每个元素代表一个时间戳，单位为秒。

x_train = torch.as_tensor(x_train, dtype=torch.float32)

x_train = torch.as_tensor(x_train, dtype=torch.float32) 这行代码的作用是将 x_train 转换为一个 PyTorch 张量，并且指定数据类型为 torch.float32。torch.as_tensor() 函数将给定的数组或列表转换为张量...

train_X = torch.tensor(train_X, dtype=torch.float32)报错

这个错误通常出现在train_...3. 确认train_X的维度是否正确，如果不正确，可以使用train_X.reshape()或torch.reshape()重新调整维度。 如果以上方法都无法解决问题，你可以提供更多的代码和错误信息以便更好地帮助你。

train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)

与之前不同的是，这里使用了.values方法获取数据框中的数据，并指定了数据类型为torch.float32。这样做的好处是可以避免上一个错误，因为.values返回的是一个NumPy数组，与PyTorch张量的数据类型兼容。 需要...

class_weights=compute_class_weight('balanced',classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train) class_weights=torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device) 这段代码书写是否正确

class_weights = torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device)) 这里的修改是增加了loss_function最后一行中的右括号，将其补全。...

optim_model.zero_grad()      x = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32) y = y.to(device)      y = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32)      x = x.to(device) loss += torch.mean((y_pred-y)**2)      optim_model.step()      y_pred = model(x) print('epoch:', epoch, 'loss:', loss.item())      loss.backward() loss = 0.0解释

其中，optim_model.zero_grad()将模型的梯度设为零，x和y分别表示输入和输出数据，loss表示损失函数，optim_model.step()执行一次梯度下降更新模型参数，y_pred为模型对输入x的预测值，loss.backward()计算损失函数...

能否具体应用到这个代码中去： def forward(self, sentA, sentB, sent1_lengths, sent2_lengths): """ Performs the forward pass for each batch """ sentence_a_embed = self.pretrained_model.encode(sentA) sentence_b_embed = self.pretrained_model.encode(sentB) sentence_a_embed = torch.tensor(sentence_a_embed, dtype=torch.float) sentence_b_embed = torch.tensor(sentence_b_embed, dtype=torch.float) sentence_a_embed = sentence_a_embed.unsqueeze(1).repeat(1, sent1_lengths, 1) sentence_b_embed = sentence_b_embed.unsqueeze(1).repeat(1, sent2_lengths, 1)其中sentA是(batch_size, embedding_dim)数据，sen1_lengths是（squence_length）数据

sentence_a_embed = torch.tensor(sentence_a_embed, dtype=torch.float) sentence_b_embed = torch.tensor(sentence_b_embed, dtype=torch.float) # 将sentence_a_embed在第1维度上扩展 sentence_a_embed = ...

def minibatch_set(feature, label, BATCH_SIZE, SHUFFLE): # feature = torch.from_numpy(feature) feature_tensor = torch.tensor(feature, dtype=torch.float32) # label = torch.from_numpy(label) label_tensor = torch.tensor(label, dtype=torch.float32) dataset = Data.TensorDataset(feature_tensor, label_tensor) loader = Data.DataLoader( dataset=dataset, # torch TensorDataset format batch_size=BATCH_SIZE, # mini batch size shuffle=SHUFFLE, # random shuffle for training drop_last=True, #当你的整个数据长度不能够整除你的batchsize，选择是否要丢弃最后一个不完整的batch，默认为False。 num_workers=0) return loader

函数内部首先将特征和标签转换为PyTorch的Tensor对象，使用torch.tensor()函数，并指定数据类型为torch.float32。 然后，使用torch.utils.data.TensorDataset将特征和标签合并为一个数据集对象。 接下来，...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test)# 导入数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=...

请帮我评估一下，我一共有9000行训练数据，代码如下：def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.fc4 = nn.Linear(24, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv')

1. 数据处理部分：你的代码中首先对数据进行了透视操作，然后将数据分成了x_train和y_train两部分。x_train中只包含了前三列数据，而y_train中只包含了最后一列数据。这样处理可能会导致信息的丢失，因为你只考虑了...

def all_gather(data): """ Run all_gather on arbitrary picklable data (not necessarily tensors) Args: data: any picklable object Returns: list[data]: list of data gathered from each rank """ world_size = get_world_size() if world_size == 1: return [data] # serialized to a Tensor buffer = pickle.dumps(data) storage = torch.ByteStorage.from_buffer(buffer) tensor = torch.ByteTensor(storage).to("cuda") # obtain Tensor size of each rank local_size = torch.tensor([tensor.numel()], device="cuda") size_list = [torch.tensor([0], device="cuda") for _ in range(world_size)] dist.all_gather(size_list, local_size) size_list = [int(size.item()) for size in size_list] max_size = max(size_list) # receiving Tensor from all ranks # we pad the tensor because torch all_gather does not support # gathering tensors of different shapes tensor_list = [] for _ in size_list: tensor_list.append(torch.empty((max_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda")) if local_size != max_size: padding = torch.empty(size=(max_size - local_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda") tensor = torch.cat((tensor, padding), dim=0) dist.all_gather(tensor_list, tensor) data_list = [] for size, tensor in zip(size_list, tensor_list): buffer = tensor.cpu().numpy().tobytes()[:size] data_list.append(pickle.loads(buffer)) return data_list

最后，使用循环遍历size_list和tensor_list，将每个进程发送过来的张量转换为字节流，并通过pickle.loads函数将其反序列化为原始数据。将反序列化后的数据存储在data_list列表中，并将其作为函数的返回值。 ...

raceback (most recent call last): File "D:\python1\predict.py", line 8, in <module> X_new_tensor = torch.tensor(X_new, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转为模型能接受的形式 RuntimeError: permute(sparse_coo): number of dimensions in the tensor input does not match the length of the desired ordering of dimensions i.e. input.dim() = 1 is not equal to len(dims) = 4

这个错误是因为您的张量维度不匹配导致的。在您的代码中，您正在尝试使用 permute 函数来重新排列张量的维度，但您的张量不具备足够的维度来进行排列。请检查您的张量维度是否正确，并确保使用 permute 函数时，...

def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.dropout=nn.Dropout(0.5) self.fc4 = nn.Linear(24, 48) self.fc5 = nn.Linear(48, 96) self.fc6 = nn.Linear(96, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.dropout(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc5(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc6(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.05) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv') 如果我想要使用学习率调度器应该怎么操作

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) for epoch in range(1,50): # 预测值 y_pred=model(x_train) # 损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) # 反向传播 ...

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