在MyTensor中,我们重写了__repr__方法,返回一个以'MyTensor('开头,后接torch.Tensor原始__repr__方法的字符串表示,并以')'结尾。 通过这种方式,我们为MyTensor类定义了一个可以打印或显示对象时的字符串表示。现在,当我们打印MyTensor类的实例时,就不会再出现Unable to get repr for <class 'torch.Tensor'>...
pythonCopy codeimport torchclass MyTensor(torch.Tensor):def __repr__(self):return 'MyTensor(' + super().__repr__() + ')'# 创建一个 Torch 张量对象x = MyTensor([1, 2, 3])# 打印张量对象print(x) 上述示例代码中,我们创建了一个名为MyTensor的子类,它继承自torch.Tensor。在MyTensor中,...
pythonCopy codeimporttorch# 从 Python 列表创建张量x=torch.tensor([1,2,3,4])print(x)# 创建一个全零张量zeros=torch.zeros((2,3))print(zeros)# 创建一个全一张量ones=torch.ones((3,2))print(ones)# 从已有的张量中创建新张量x=torch.tensor([[1,2],[3,4]])y=torch.ones_like(x)print(y...
调试代码的时候出现这个问题。 然后看代码有 Unable to get repr for <class ‘torch.Tensor’> 网上的答案五花八门,看起来奇奇怪怪的。 我的这边是越界不符合的问题。 我用random.randint(0,6666)生成的it…
got <class 'torch.tensor'> 文心快码BaiduComate 针对你遇到的TypeError: img should be PIL Image. Got <class 'torch.Tensor'>问题,我将按照提供的tips来详细解答。 1. 确认错误信息来源 错误信息表明,在某个函数或方法中,期望接收一个PIL图像对象作为参数,但实际上接收到的是一个PyTorch张量对象。你...
【摘要】 Unable to get repr for <class 'torch.Tensor'> tensor越界访问后就会变成这样。 import torch a_data=torch.Tensor([1,2,3])index=[0,1,1,2,1] ba=a_data[index]print(ba) labels[[0,5]]... Unable to get repr for <class 'torch.Tensor'> ...
🐛 Describe the bug import torch from torch.export import export import torch._functorch.config class Foo(torch.nn.Module): def forward(self, x): return bool(x.eq(0.1).any().item()) model = Foo() inputs = (torch.randn(64),) with torch._functorch.config.patch(fake_tensor_propagat...
CLASStorch.utils.data.TensorDataset(*tensors) Dataset wrapping tensors. Each sample will be retrieved by indexing tensors along the first dimension. P
class torch.utils.data.TensorDataset(data_tensor, target_tensor) train_features=torch.tensor([[1.1,2.1]]) train_labels=torch.tensor([[1.1]]) print(tor
over these are defined. Additionally, it provides many utilities for efficient serializing of Tensor...