要解决“could not create tensor from given input list”这一错误,你可以按照以下步骤进行排查和修复: 确认输入列表的数据类型和结构: 确保输入列表中的所有元素都是相同的数据类型(如整数、浮点数等)。如果列表中包含不同类型的元素,尝试将它们转换为统一的数据类型。 例如,如果列表包含字符串和数字,你需要将字...
GetStringList SetTensorList GetTensorList SetNamedAttrsList GetNamedAttrsList SetGraphList GetGraphList SetBufferList GetBufferList SetTensorDescList GetTensorDescList CreateFrom GetValueType IsEmpty operator== InitDefault GetProtoOwner GetProtoMsg CopyValueFrom MoveValueFrom ...
Array[f, n] generates a list of length n, with elements f[i]. Array[f, n, r] generates a list using the index origin r. Array[f, n, {a, b}] generates a list using n values from a to b. Array[f, {n1, n2, ...}] generates an n1*n2*... array of nested lists,
Tensor*> inputTensors;/** output tensors map */std::map<std::string, Tensor*> outputTensor;/** all tensors */std::vector<std::shared_ptr<Tensor
safetensors 0.5.3 scikit-image 0.24.0 scikit-learn 1.2.2 scipy 1.15.2 seaborn 0.13.2 semantic-version 2.10.0 semver 3.0.2 Send2Trash 1.8.3 sentencepiece 0.2.0 setuptools 68.2.2 shellingham 1.5.4 shtab 1.7.1 six 1.17.0 sklearn 0.0.post12 sklearn-pandas 2.2.0 smart-open 7.0.4 sm...
从报错中可以知道,原来 feed_dict 中的key 是可以用 所构建的图的tensor(用函数tf.placeholder生成的tensor) 在图内的名字来表示的,即 "<op_name>:" , 也就是这里的 “x:0” 。 而我们以前常用的形式是 将构建图中tensor (用tf.placeholder生成的tensor)的那个变量 即 x 作为 feed_dict 中的key 的。
std::map<Tensor*, const Session*> tensorMap; Session::ModeGroup modes; AutoStorage<uint8_t> cacheBuffer; std::string cacheFile; std::mutex lock; size_t lastCacheSize = 0; std::string bizCode; std::string uuid; std::string externalFile; ...
reshape(*list(input.shape[:-1]), -1) # 返回抽样结果 return output def apply_top_k( probs: torch.Tensor, k: int, ) -> torch.Tensor: """ 从输入概率张量的最后一维中抽取 top-k 值,并进行概率归一化。 参数: probs (torch.Tensor): 输入概率张量,最后一维为候选 token。 k (int): top...
to_tensor, ] # define train dataset and dataloader train_dataset = Component( name=CacheDataset, vars={ "data_list_file_path": env_vars.get("DATASET_JSON"), "data_file_base_dir": env_vars.get("DATA_ROOT"), "data_list_key": env_vars.get("TRAIN_DATALIST_KEY"), }, args={ "tra...
forepochinrange(10): optimizer.zero_grad() outputs=self.model(X_tensor) loss=criterion(outputs,y_tensor) loss.backward() optimizer.step() def_init_model(self,input_dim): self.model=nn.Sequential( nn.Linear(input_dim,256), nn.ReLU