AssertionError: Expected a `Response`, `HttpResponse` or `HttpStreamingResponse` to be returned from the view, but received a `<class 'coroutine'>`

这个错误通常是因为视图异步函数没有正确地返回响应对象。在Django中，异步视图必须返回一个 `Response` 对象，而不是一个协程对象。为了解决这个问题，你可以使用 `async`/`await` 关键字来确保你的异步函数返回一个正确的 `Response` 对象。

例如，下面是一个异步视图示例：

async def my_view(request):
    data = await some_async_function()
    return JsonResponse(data)

在这个例子中，我们使用 `async`/`await` 关键字来等待一个异步函数完成，并将结果作为 JSON 响应返回。请确保你的异步函数返回一个正确的响应对象，否则就会出现上述错误。

相关问题

java.lang.AssertionError: expected:<false> but was:<<false>>

这个错误是断言错误（AssertionError），它表示程序中的一个断言未能满足。在这个特定的错误中，期望值是 false，但实际值是一个包含一个 false 的字符串（"false"）。

断言通常用于在代码中检查条件是否为真，并在条件不满足时抛出错误。在这种情况下，断言的条件不满足，因此抛出了断言错误。

要解决这个问题，您需要检查断言的条件，并确保它的期望值与实际值匹配。请仔细检查代码中的相关断言语句，并确保它们正确地评估条件。您还可以使用调试工具来跟踪代码执行，以找出导致断言错误的具体原因。

AssertionError: GRU: Expected input to be 2-D or 3-D but received 4-D tensor

根据错误信息"AssertionError: GRU: Expected input to be 2-D or 3-D but received 4-D tensor"，我们可以看到是由于GRU层接收到了一个4维的张量而引起的。

在你的代码中，`input_question`和`input_answer`都是4维张量，因为它们的形状是`(batch_size, sequence_length, embedding_dim)`。然而，GRU层期望的输入形状应该是2维或3维的。

为了解决这个问题，你需要确保将输入的张量转换为正确的形状。在这种情况下，你可以通过使用`view()`方法将4维张量转换为3维张量。

修改`forward()`方法如下：

def forward(self, input_question, input_answer):
    question_embed = self.embedding(input_question.view(-1, input_question.size(2)))
    answer_embed = self.embedding(input_answer.view(-1, input_answer.size(2)))

    _, question_hidden = self.encoder(question_embed)
    answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden)

    attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1)
    attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1)

    context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1)

    logits = self.decoder(context_vector)

    return logits

请确保在调用`forward()`之前，将输入的张量转换为正确的形状。这样，你就能够避免GRU层的维度错误。如果还有其他问题，请提供更多的上下文或详细的错误信息，以便我能更好地帮助你。