TypeError: usecols must be an int or a sequence of ints but it contains at least one element of type 'str'

这个错误通常是因为在pandas的read_csv()函数中使用了字符串类型的usecols参数。usecols参数应该是一个整数或整数序列，用于指定要读取的列的索引或名称。如果您想使用列名，请将列名转换为整数索引，或者将header参数设置为0，以便将第一行用作列名。

例如，如果您想使用列名来选择要读取的列，可以使用以下代码：

df = pd.read_csv('myfile.csv', usecols=[0, 2, 4])

这将只读取第1、3和5列。如果您想使用列名而不是索引，请使用以下代码：

df = pd.read_csv('myfile.csv', usecols=['col1', 'col3', 'col5'], header=0)

这将使用列名来选择要读取的列，并将第一行视为列名。

相关问题

TypeError: 'value' must be an instance of str or bytes, not a int

这个错误通常发生在尝试将一个整数类型的值传递给一个期望字符串或字节类型的变量或函数时。可能原因包括：

1. 在字符串或字节类型的变量或函数中使用了整数类型的值。
2. 在函数中使用了某些没有通过 str() 或 bytes() 转换的整数类型的值。
3. 在使用某些 Python 内置函数时，将整数类型的值传递给了一个期望字符串或字节类型的参数。

要解决这个错误，可以尝试将整数类型的值转换为字符串或字节类型，或者检查代码中的变量和函数是否正确地使用了字符串或字节类型的值。

TypeError: empty(): argument 'size' must be tuple of ints, but found element of type Linear at pos 2

### 回答1：
这个错误通常发生在使用 PyTorch 创建 nn.Module 时，其中需要传递一个参数作为输入张量的大小。这个参数应该是一个元组，包含每个维度的大小。但是在你的代码中，这个参数包含了一个 Linear 对象，导致了这个错误。

可能的原因是你在定义模型时，错误地将一个 nn.Linear 对象传递给了输入大小参数。请仔细检查你的代码，确保在定义模型时，输入大小参数的格式正确。你可以参考 PyTorch 文档中的示例来定义模型。

### 回答2：
TypeError: empty():参数“size”的类型必须为整数元组，但在第2个位置找到了类型为“Linear”的元素。

这个错误意味着在调用empty()函数时，传递给参数“size”的值不是整数元组。在第2个位置，即第3个参数位置上，发现了类型为“Linear”的参数。

通常，empty()函数用于创建一个未初始化的张量（tensor）。它接受一个整数元组作为size参数，用于定义要创建的张量的形状。

要解决这个错误，我们需要确保传递给size参数的值是一个整数元组。如果你想要创建一个形状为(3, 4)的张量，可以这样调用empty()函数：empty((3, 4))。

如果在第2个位置上传递了一个类型为“Linear”的参数，那么你可能犯了一个错误，比如把一个nn.Linear对象作为参数传递给了empty()函数，而不是整数元组。

### 回答3：
这个错误是因为在使用empty()函数时，传递给参数'size'的应该是一个整数的元组（tuple），但是在第2个位置上发现了一个Linear类型的元素，导致了类型错误（TypeError）。

解决这个问题的方法是，确保传递给empty()函数的参数'size'是一个整数的元组。例如，将参数'size'设置为(100,)，即只包含一个整数元素100的元组。这样就符合了empty()函数对参数类型的要求。

另外，需要注意的是，Linear类型是指在深度学习中常用的线性层（Linear Layer），它不属于整数类型，因此不能用作empty()函数的参数。建议在使用empty()函数时，仔细检查传递给它的参数是否符合要求，以避免出现类似的TypeError错误。