aug_emb = torch.Tensor(aug_emb) ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars

时间: 2024-06-13 16:09:23 浏览: 237
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TypeError: only integer tensors of a single element can be converted to an index

这个错误通常是由于尝试将包含多个元素的张量转换为Python标量而引起的。要解决这个问题，可以使用torch.stack()函数将多个张量堆叠在一起，然后再进行转换。以下是修改后的代码示例： ```python aug_emb = torch.stack(aug_emb) ``` 这将把包含在aug_emb中的多个张量堆叠在一起，然后将它们转换为torch.Tensor类型。
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TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars 关于opencv绘制3D直方图报错问题： 要做个图像处理作业 在网上找了许多代码有关3d直方图的，代码都一样，拿来复制粘贴就好了。运行的时候出bug了，查了一下都没有解决办法，作为一个代码小白耐心看看代码，原来出错的原因也很简单哇！ 运行：ax.bar(pix_vals, channel_hist, zs=z, zdir=‘y’, color=cs, alpha=0.618, edgecolor=‘none’, lw=0) 会报错：TypeError: only s
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Pytorch 之修改Tensor部分值方式

一：背景引入 对于一张图片，怎样修改局部像素值? 二：利用Tensor方法 比如输入全零tensor，可认为为黑色图片 >>> n=torch.FloatTensor(3,3,4).fill_(0) >>> n tensor([[[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0.,

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

然后，它从args参数中获取一些配置信息，如最大节点数（max_nodes）、嵌入维度（emb_dim）、编码器层数（num_layer）和类别数（num_classes）。 接下来，它创建了一个名为atom_encoder的GraphNodeFeature对象，该...

class RotatE_AutoNeg(nn.Module): def __init__(self, nentity, nrelation, hidden_dim, gamma): super(RotatE_AutoNeg, self).__init__() self.nentity = nentity self.nrelation = nrelation self.hidden_dim = hidden_dim self.gamma = gamma self.embedding_range = nn.Parameter( torch.Tensor([(self.gamma + 2.0) / (self.hidden_dim * 2)]), requires_grad=False) # 计算初始化范围 self.entity_emb = nn.Embedding(self.nentity, self.hidden_dim) # 设置维度 self.relation_emb = nn.Parameter(torch.Tensor(self.nrelation, self.hidden_dim)) # 实体初始化，服从（a,b）的均匀分布 nn.init.uniform_( tensor=self.entity_emb.weight.data, a=-self.embedding_range.item(), b=self.embedding_range.item() ) # 关系初始化，服从（a,b）的均匀分布 nn.init.uniform_( tensor=self.relation_emb.data, a=-self.embedding_range.item(), b=self.embedding_range.item() )解释

具体地，这个模型使用了PyTorch中的Embedding层来初始化实体向量，使用了Tensor对象来初始化关系向量。在初始化时，实体向量服从（a,b）的均匀分布，其中a和b分别为负的embedding_range.item()和正的embedding_range...

user_emb = model.user_emb.weight.detach().cpu().numpy() item_emb = model.item_emb.weight.detach().cpu().numpy()这两句代码可以换成gpu吗

user_emb = model.user_emb.weight.detach().to(device).cpu().numpy() # 将权重移动到GPU上，并转换为numpy数组 item_emb = model.item_emb.weight.detach().to(device).cpu().numpy() # 将权重移动到GPU上，并转换...

def forward(self, text): non_padded_position = text != self.pad_idx lens = non_padded_position.sum(dim=1) # 获取词向量 inputs_emb = self.embedding(text) packed_embedded = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(inputs_emb, lens.cpu(), batch_first=True, enforce_sorted=False) # 使用lstm处理数据 _,sequence_output= self.rnn(packed_embedded ) # # 使用聚合层聚合sequence_output # batch_mean_hidden = self.average_layer(sequence_output,sequence_length) # 输出文本分类output output = self.output(sequence_output) return outputlinear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple

2. self.average_layer这个函数的输入参数sequence_output是一个tuple，但是average_layer函数可能只接受tensor类型的输入参数。 3. self.output函数的输入参数sequence_output是一个tuple，可能需要修改...

class HGMN(nn.Module): def __init__(self, args, n_user, n_item, n_category): super(HGMN, self).__init__() self.n_user = n_user self.n_item = n_item self.n_category = n_category self.n_hid = args.n_hid self.n_layers = args.n_layers self.mem_size = args.mem_size self.emb = nn.Parameter(torch.empty(n_user + n_item + n_category, self.n_hid)) self.norm = nn.LayerNorm((args.n_layers + 1) * self.n_hid) self.layers = nn.ModuleList() for i in range(0, self.n_layers): self.layers.append(GNNLayer(self.n_hid, self.n_hid, self.mem_size, 5, layer_norm=True, dropout=args.dropout, activation=nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True))) self.pool = GraphPooling('mean') self.reset_parameters()

然后，创建一个可学习的参数 self.emb，其形状为 (n_user + n_item + n_category, n_hid)。这个参数用于表示用户、物品和类别的嵌入向量。 接下来，创建一个 nn.LayerNorm 层 self.norm，用于对输入进行层归一化...

class Train(nn.Module): def __init__(self,args,dataset): super(Train, self).__init__() self.args = args self.D = dataset self.entity_vec = nn.Embedding(self.D.entity_num,args.emb_dim) self.concept_vec = nn.Embedding(self.D.concept_num,args.emb_dim+1) self.relation_vec = nn.Embedding(self.D.relation_num,args.emb_dim) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=args.lr) nn.init.normal_(self.entity_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.relation_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.concept_vec.weight.data[:, :-1], 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.uniform_(self.concept_vec.weight.data[:, -1], 0.0, 1.0)

这是一个使用 PyTorch 实现的知识图谱嵌入模型，包含三个嵌入层：entity_vec、concept_vec 和 relation_vec。使用 nn.Embedding 可以将实体、概念和关系映射到低维空间中的向量表示。其中，entity_vec 和 relation_...

class Model_Adp(nn.Module): def __init__(self, SE, args, window_size = 3, T = 12, N=None): super(Model_Adp, self).__init__() L = args.L K = args.K d = args.d D = K * d self.num_his = args.num_his self.SE = SE.to(device) emb_dim = SE.shape[1] self.STEmbedding = STEmbedding(D, emb_dim=emb_dim).to(device) self.STAttBlock_1 = nn.ModuleList([ST_Layer(K, d, T=T, window_size = window_size,N=N) for _ in range(L)]) self.STAttBlock_2 = nn.ModuleList([ST_Layer(K, d, T=T, window_size = window_size,N=N) for _ in range(L)]) self.transformAttention = TransformAttention(K, d) self.mlp_1 = CONVs(input_dims=[1, D], units=[D, D], activations=[F.relu, None]) self.mlp_2 = CONVs(input_dims=[D, D], units=[D, 1], activations=[F.relu, None]) def forward(self, X, TE): # input X = torch.unsqueeze(X, -1) X = self.mlp_1(X) # STE STE = self.STEmbedding(self.SE, TE) STE_his = STE[:, :self.num_his] STE_pred = STE[:, self.num_his:] # encoder for net in self.STAttBlock_1: X = net(X, STE_his) X = self.transformAttention(X, STE_his, STE_pred) # decoder for net in self.STAttBlock_2: X = net(X, STE_pred) X = self.mlp_2(X) del STE, STE_his, STE_pred return torch.squeeze(X, 3)

这段代码定义了一个名为Model_Adp的类，继承自nn.Module。在初始化函数中，需要传入SE、args、window_size、T和N等参数。该类包含多个属性和方法，其中包括一个STEmbedding、两个STAttBlock、一个TransformAttention...

def forward(self, inputs): # 对模型输入拆分为序列数据和mask input_ids, sequence_length = inputs # 获取词向量 inputs_emb = self.embedding(input_ids) # 使用lstm处理数据 sequence_output, _ = self.rnn(inputs_emb, sequence_length=sequence_length) # 使用聚合层聚合sequence_output batch_mean_hidden = self.average_layer(sequence_output, sequence_length) # 输出文本分类output output = self.output(batch_mean_hidden) return output

这段代码看起来像是一个文本分类的模型的前向传播函数，它接受输入的序列数据和mask，并进行了以下几个步骤： 1. 使用embedding层将输入的序列数据转换为词向量。 2. 使用LSTM对词向量进行处理，得到输出的序列数据...

def cross_network(self, x_0): x_l = x_0 # batch x feature * emb for i in range(self.cross_layer_num): # fast method xl_w = torch.tensordot(x_l, self.cross_layer_w[i], dims=([1], [0])) # batch xl_dot = (x_0.transpose(0, 1) * xl_w).transpose(0, 1) # batch x feature * emb # slow method # xl_dot = torch.matmul(torch.matmul(x_0.unsqueeze(-1),x_l.unsqueeze(1)),self.cross_layer_w[i]) x_l = xl_dot + self.cross_layer_b[i] + x_l return x_l

然后，该方法使用 torch.tensordot() 方法计算输入 x_l 与交叉网络权重矩阵 self.cross_layer_w[i] 的乘积，得到一个张量 xl_w。接下来，该方法使用广播法则将 x_0 和 xl_w 逐元素相乘，得到一个张量 ...

解读这段代码def __init__(self): super(Transformer, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(n_vocab, n_embd) self.pos_emb = nn.Parameter(torch.zeros(1, block_size, n_embd)) self.blocks = nn.ModuleList([Block(n_embd, n_heads) for _ in range(n_layers)]) self.norm = nn.LayerNorm(n_embd) self.fc = nn.Linear(n_embd, n_vocab)

- self.pos_emb是位置嵌入层，用于表示输入序列中每个位置的信息。 - self.blocks是一个由多个Block模块组成的列表，每个Block模块都是Transformer模型中的一个编码器块。 - self.norm是一个层归一化层，...

class EncoderBlock(nn.Module): def __init__(self, emb_s = 32, head_cnt = 8, dp1 = 0.1, dp2 = 0.1): super().__init__() emb = emb_s*head_cnt self.kqv = nn.Linear(emb_s, 3*emb_s, bias = False) self.dp = nn.Dropout(dp1) self.proj = nn.Linear(emb, emb,bias = False) self.head_cnt = head_cnt self.emb_s = emb_s self.ln1 = nn.LayerNorm(emb) self.ln2 = nn.LayerNorm(emb) self.ff = nn.Sequential( nn.Linear(emb, 4 * emb), nn.GELU(), nn.Linear(4 * emb, emb), nn.Dropout(dp2), ) def mha(self, x): B, T, _ = x.shape x = x.reshape(B, T, self.head_cnt, self.emb_s) k, q, v = torch.split(self.kqv(x), self.emb_s, dim = -1) # B, T, h, emb_s att = F.softmax(torch.einsum('bihk,bjhk->bijh', q, k)/self.emb_s**0.5, dim = 2) #B, T, T, h sum on dim 1 = 1 res = torch.einsum('btih,bihs->bths', att, v).reshape(B, T, -1) #B, T, h * emb_s return self.dp(self.proj(res)) def forward(self, x): ## add & norm later. x = self.ln1(x + self.mha(x)) x = self.ln2(x + self.ff(x)) return x这段代码是什么意思

在mha函数中，首先将输入x的形状从[B, T, emb_s]转换为[B, T, head_cnt, emb_s]，然后通过self.kqv将每个词的特征映射到key、query和value三个空间中，再计算多头自注意力矩阵att，并对每个词的value进行加权求和...

def CNN_net(data, dict_dim, class_dim=14, emb_dim=128, hid_dim=128, hid_dim2=98): emb = fluid.layers.embedding(input=data, size=[dict_dim,emb_dim]) conv_3 = fluid.nets.sequence_conv_pool( input=emb, num_filters=hid_dim, filter_size = 3, act = "tanh", pool_type = "sqrt") conv_4 = fluid.nets.sequence_conv_pool( input=emb, num_filters=hid_dim2, filter_size=4, act = "tanh", pool_type="sqrt") output = fluid.layers.fc( input = [conv_3,conv_4], size=class_dim, act="softmax") return output

- emb_dim：嵌入层的输出维度，默认为128。 - hid_dim：第一个卷积层的输出通道数，默认为128。 - hid_dim2：第二个卷积层的输出通道数，默认为98。 注意，这段代码是使用百度开源的PaddlePaddle深度学习框架...

def forward(self, x): batch_size = x.shape[0] emb_x = self.emb(x).view(batch_size, -1) dnn = self.dnn(emb_x) dcn = self.cross_network(emb_x) return self.stack(torch.cat([dnn, dcn], dim=1)).squeeze(1)

具体来说，它首先将输入张量 x 映射为一个二维张量 emb_x，然后将 emb_x 输入到两个不同的网络中，分别为 dnn 和 dcn。其中，dnn 是一个深度神经网络，dcn 是一个交叉网络。最后，它将 dnn 和 dcn 的输出张量在第二...

这段代码属于哪个CNN模型def CNN_net(data, dict_dim, class_dim=14, emb_dim=128, hid_dim=128, hid_dim2=98): emb = fluid.layers.embedding(input=data, size=[dict_dim,emb_dim]) conv_3 = fluid.nets.sequence_conv_pool( input=emb, num_filters=hid_dim, filter_size = 3, act = "tanh", pool_type = "sqrt") conv_4 = fluid.nets.sequence_conv_pool( input=emb, num_filters=hid_dim2, filter_size=4, act = "tanh", pool_type="sqrt") output = fluid.layers.fc( input = [conv_3,conv_4], size=class_dim, act="softmax") return output

1. 首先，通过fluid.layers.embedding层将输入数据（data）转换为词嵌入向量（emb），其中参数dict_dim表示词典的大小，emb_dim表示嵌入向量的维度。 2. 接下来，使用fluid.nets.sequence_conv_pool函数分别...

embeddings_right = self.model(**keys_token, output_hidden_states=True, return_dict=True, sent_emb=True).pooler_output这行代码什么意思

具体来说，代码中的self.model(**keys_token, output_hidden_states=True, return_dict=True, sent_emb=True)表示对输入的文本进行模型处理，其中output_hidden_states=True表示输出所有隐藏层的表示，return_...

class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.tgt_emb = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model) self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): ''' dec_inputs: [batch_size, tgt_len] enc_intpus: [batch_size, src_len] enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] ''' dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda() # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # [batc_size, tgt_len, src_len] dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] for layer in self.layers: # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len], dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len] dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask) dec_self_attns.append(dec_self_attn) dec_enc_attns.append(dec_enc_attn) return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

其中，tgt_emb是一个词嵌入层，用于将目标语言的输入进行词嵌入表示；pos_emb是一个位置编码层，用于为输入添加位置信息；layers是一个由多个DecoderLayer组成的ModuleList，用于构建多层解码器。 2. ...
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