Tensor is unhashable. Instead, use tensor.ref() as the key
时间: 2023-06-07 16:11:11 浏览: 167
这是一个错误提示,意思是Tensor类型无法进行哈希,需要使用tensor.ref()来作为键值。通常发生在使用Tensor类型作为字典的键时,可以考虑将Tensor类型转换为其他可哈希的类型,比如转换为元组tuple。
相关问题
warning C4996: at::Tensor::type : Tensor.type() is deprecated. Instead use Tensor.options(), which in many cases (e.g. in a constructor) is a drop-in replacement.
您好!对于您提到的警告 C4996,它是关于 `at::Tensor::type` 函数的提示信息。该函数已被弃用,建议使用 `at::Tensor::options` 函数作为替代。
您可以将 `Tensor.type()` 替换为 `Tensor.options().dtype()`,该替换在大多数情况下都是无缝兼容的。例如,如果您之前的代码是这样的:
```cpp
at::Tensor tensor = ...;
at::ScalarType type = tensor.type();
```
您可以将其改为:
```cpp
at::Tensor tensor = ...;
at::ScalarType type = tensor.options().dtype();
```
这样就可以避免该警告信息了。
希望能对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
can't convert Sparse layout tensor to numpy. Use Tensor.dense() first.
To convert a sparse layout tensor to numpy, you can use the `dense()` method on the tensor object. Here's an example:
```python
import tensorflow as tf
# Assuming you have a sparse tensor named `sparse_tensor`
dense_tensor = tf.sparse.to_dense(sparse_tensor)
numpy_array = dense_tensor.numpy()
```
In this example, `sparse_tensor` is the sparse tensor you want to convert to numpy. The `to_dense()` function converts the sparse tensor to a dense (or regular) tensor, and then you can use the `numpy()` method to convert it to a numpy array.
Keep in mind that this conversion might not be memory-efficient for large sparse tensors, so use it only when necessary.
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