can only concatenate tuple (not "int") to tuple

时间: 2024-05-01 11:18:36 浏览: 11
This error occurs when you try to concatenate an integer value to a tuple using the + operator. In Python, tuples are immutable, which means that you cannot modify them once they are created. Therefore, when you try to concatenate an integer to a tuple using the + operator, Python throws a TypeError because it does not know how to merge an integer with a tuple. To fix this error, you need to convert the integer value to a tuple before concatenating it with the original tuple. You can do this by enclosing the integer value in parentheses to create a one-element tuple. Here's an example: ```python t = (1, 2, 3) i = 4 t = t + (i,) # Convert i to a tuple before concatenating print(t) # Output: (1, 2, 3, 4) ``` In this example, we create a tuple `t` with three elements. We then create an integer `i` with the value 4. To concatenate `i` to `t`, we convert `i` to a tuple by enclosing it in parentheses and adding a comma after it. We then use the + operator to concatenate the two tuples and assign the result back to `t`. Finally, we print the updated `t` tuple, which now contains four elements.

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def encode(self, source_padded: torch.Tensor, source_lengths: List[int]) -> Tuple[ torch.Tensor, Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]]: enc_hiddens, dec_init_state = None, None """ add your code here -- 5 目标: 1. 将编码器应用于源句子以获得编码器的隐藏状态。 2. 将编码器的最终状态投射到解码器,以获得解码器的初始状态。 步骤: 1. 使用 self.model_embeddings 在 src sentences 上构建一个 Tensor X, shape (max_sent_len, batch_size, embedding_size) 注意, encoder和 decoder 不同, encoder是没有初始的 hidden state和cell state的. 2. 把 self.encoder 作用到 X 上 得到 enc_hiddens, last_hidden, last_cell. - 首先 使用 pack_padded_sequence 函数到 X 上, 把处理后的 Tensor 送进 self.encoder中. - 使用 pad_packed_sequence 函数到 enc_hiddens. - 注意: 编码器的输出是shape (max_src_sent_len, batch_size, hidden_size*2), 需要permute 成 (batch_size, max_src_sent_len, hidden_size*2) - 注意: 使用 pad_packed_sequence 时, batch 中的每一个元素应该是相同的shape 3. 获得解码器的初始状态: dec_init_state = (init_decoder_hidden, init_decoder_cell): - init_decoder_hidden: 解码器 初始hidden-state - 编码器的last_hidden 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size). - 使用 self.h_projection, 得到 init_decoder_hidden. - init_decoder_cell: 解码器 初始 cell-state - 编码器的last_cell 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size).. - 使用 self.c_projection 得到 init_decoder_cell.

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