batch_inputs = batch_inputs.to(device).float()

这段代码是将一个名为 `batch_inputs` 的输入张量转换为指定的设备并将其类型转换为 `float` 类型。

具体来说，`.to(device)` 将输入张量 `batch_inputs` 转移到指定的设备上，`float()` 将其类型转换为 `float`。通常，神经网络的输入张量需要与模型的权重张量类型一致，因此这里将其转换为 `float` 类型。

相关问题

给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

根据你提供的完整代码，错误信息可能是在以下部分出现问题：

for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader):
    # ...
    tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))
    outputs = model(inputs, tgt_in)
    # ...

你在每次循环中都使用 `torch.rand` 函数生成了一个形状为 `(Batch_size, 1, 3)` 的随机张量 `tgt_in`，然后将其作为模型的输入之一。然而，这个随机张量的维度不匹配模型的期望输入维度。

为了解决这个问题，你可以将 `tgt_in` 的维度调整为与模型期望的维度相匹配。根据你之前提供的信息，`n_decoder_inputs` 是模型期望的输入维度，因此可以使用 `torch.rand` 生成一个形状为 `(Batch_size, n_decoder_inputs, Sequence_length)` 的随机张量。根据你的代码，`n_decoder_inputs` 和 `Sequence_length` 都是 3，所以你可以将以下行：

tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))

更改为：

tgt_in = torch.rand((Batch_size, 3, 1))

这样，`tgt_in` 的维度就与模型的期望输入维度匹配了。请尝试进行这个修改并重新运行代码，看看是否能够解决错误。

for batch_idx, (inputs, labels) in enumerate(self.dataloaders[phase]): if phase != 'source_train' or epoch < args.middle_epoch: inputs = inputs.to(self.device) labels = labels.to(self.device) else: source_inputs = inputs target_inputs, target_labels = iter_target.next() inputs = torch.cat((source_inputs, target_inputs), dim=0) inputs = inputs.to(self.device) labels = labels.to(self.device) if (step + 1) % len_target_loader == 0: iter_target = iter(self.dataloaders['target_train'])

根据您提供的代码片段，问题可能出现在迭代器iter_target的初始化和更新上。

在代码的开头，您使用了一个for循环来遍历self.dataloaders[phase]，并使用enumerate函数获取每个批次的inputs和labels。在else子句中，您尝试从iter_target迭代器中获取target_inputs和target_labels。但是，在第一次进入else子句时，iter_target可能尚未被初始化，因此没有next()方法。

为了解决这个问题，您可以在for循环之前初始化iter_target迭代器，并在需要更新迭代器时使用iter()函数重新初始化它。例如，在代码的开头或循环之前添加以下行:

iter_target = iter(self.dataloaders['target_train'])

这样，当需要更新iter_target迭代器时，可以使用iter()函数重新初始化它:

iter_target = iter(self.dataloaders['target_train'])

这样，您就可以在else子句中正确地使用next()方法来获取target_inputs和target_labels。

请注意，根据您的代码逻辑，只有当phase为'target_train'且epoch大于等于args.middle_epoch时，才会进入else子句并使用iter_target迭代器。在其他情况下，iter_target都不会被使用。因此，请确保您在正确的位置和条件下初始化和更新iter_target迭代器。

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。