针对你遇到的问题“argument 'input' (position 1) must be tensor, not list”,我们可以按照以下步骤进行解答和修正: 1. 确认错误信息的来源和上下文 这个错误信息通常出现在使用PyTorch这类深度学习框架时,某个函数或方法期望其输入参数是tensor类型,但实际上接收到的是Python的list类型。 2. 解释错误信息 错误信...
We have a number of folks in Databricks and Databricks customers who are trying to use fastai and running into this issue so it would be nice to understand root cause of this issue. PS. here's complete list of the conda environment in Databricks where this issue consistently happens - ...
1、zip函数可以获取可迭代数据的元素,其中包括各种list、tuple、Tensor等元素 下面是一个例子: 其输出为: 其中应用到Tensor上的代码为: 如果不使用上面的sample=sample[0]的话则会导致返回的tensor会有不同如下:2、求分类输出的topk的方法如下: Python第五日 ...
问题情境 本解决方案适用情境:在本地可以正常运行的flask项目,放到云服务器报错TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str,即代码本身无误的前提,可能因为环境差异导致的问题。 报错及分析 报错代码 TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str这个错误的意思是元组索引必须是...
TypeError: dropout(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not str 背景 解决方法 1 (直接在输出上进行修改) 整体代码 解决方法2 (直接在模型上进行修改) 参考链接 背景 使用 hugging face 中的 预训练模型 完成文本分类任务的过程中。出现了这个问题。 问题排查的过程中,发现这里定义的 cls_l...
解决:TypeError: embedding(): argument ‘indices‘ (position 2) must be Tensor, not tuple 这里需要将注释行取消掉。至于为什么,咱也不懂。 因为检查之后发现,传入的数据其实是一个tuple 前面tensor是128组index组成的word_list,后面的tensor是每一句话对应的标签,共128个。 所以要将前面的数据拿出来放入模型进...
TypeError: linear(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray I attempted to modify the forward function by including this code snippet. def forward(self, x): x = torch.tensor(x,dtype=torch.float32,device=DEVICE).unsqueeze(0) //A...
For more information, please see: https://tvm.apache.org/docs/errors.html --- Check failed: (::tvm::runtime::IsContiguous(tensor->dl_tensor)) is false: DLManagedTensor must be contiguous. Could you please tell me how to solve this error? Steps to reproduce You can run the following...
This should be a single tf.Tensor or dict of same (for multi-head models). If mode is tf.estimator.ModeKeys.PREDICT, labels=None will be passed. If the model_fn's signature does not accept mode, the model_fn must still be able to handle labels=None. mode (tf.est...
解决:TypeError: embedding(): argument ‘indices‘ (position 2) must be Tensor, not tuple 这里需要将注释行取消掉。至于为什么,咱也不懂。 因为检查之后发现,传入的数据其实是一个tuple 前面tensor是128组index组成的word_list,后面的tensor是每一句话对应的标签,共128个。 所以要将前面的数据拿出来放入模型进...