TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)
时间: 2023-07-16 10:15:31 浏览: 174
这个错误通常发生在使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架时,尝试将一个 Tensor 类型的变量传递给一个要求 np.ndarray 类型变量的函数或方法。
解决这个错误的方法是将 Tensor 类型转换为 np.ndarray 类型。如果使用的是 TensorFlow,可以使用以下代码将 Tensor 转换为 np.ndarray:
```
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 假设 x 是一个 Tensor 类型的变量
sess = tf.Session()
x_np = sess.run(x)
```
如果使用的是 PyTorch,可以使用以下代码将 Tensor 转换为 np.ndarray:
```
import torch
import numpy as np
# 假设 x 是一个 Tensor 类型的变量
x_np = x.detach().numpy()
```
这样就可以避免 TypeError: expected np.ndarray (got Tensor) 的错误。
相关问题
masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)
这个错误是因为函数期望传入一个 NumPy 数组,但是传入的是一个 PyTorch Tensor。你需要将 PyTorch Tensor 转换成 NumPy 数组,然后再传入函数。可以使用 tensor.numpy() 函数将 PyTorch Tensor 转换成 NumPy 数组,例如:
```
masks.append(torch.from_numpy(mask.numpy()).permute(2, 0, 1))
```
mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes) TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)
非常抱歉,我的前一条回答中有误。在PyTorch中,`F.one_hot()`函数的输入参数应该是PyTorch张量,而不是NumPy数组。因此,在将NumPy数组转换为PyTorch张量之后,可以直接将其作为`F.one_hot()`函数的输入。在本例中,您可以按照以下方式修改代码:
```
if self.onehot_y:
mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(dim=1)
mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes)
mask = mask.transpose(0, 3, 1, 2)
```
修改后的代码中,我们首先将NumPy数组`mask`转换为PyTorch张量,并使用`type()`方法将其转换为`torch.int64`类型的张量。然后,我们直接将处理后的`mask`张量作为`F.one_hot()`函数的输入,并使用`transpose()`函数将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排,即将批次大小(如果有的话)移动到第0个维度的位置,将通道数移动到第1个维度的位置,将高度移动到第2个维度的位置,将宽度移动到第3个维度的位置。