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'>的错误。 当我们在深度学习任务中使用 PyTorch 时,可以遇到需要自定义__repr__方法的情况,特别是当我们有一些自定义的张量类或模型类时。下面举一个示例,展示如何自定义__repr__方法来提供更有意义的对象显示信息...
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'>的错误。 当我们在深度学习任务中使用 PyTorch 时,可以遇到需要自定义__repr__方法的情况,特别是当我们有一些自定义的张量类或模型类时。下面举一个示例,展示如何自定义__repr__方法来提供更有意义的对象显示信息...
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'>的错误。 当我们在深度学习任务中使用 PyTorch 时,可以遇到需要自定义__repr__方法的情况,特别是当我们有一些自定义的张量类或模型类时。下面举一个示例,展示如何自定义__repr__方法来提供更有意义的对象显示信息...
skus 取不到数据,提示 skus: Unable to get repr for <class 'django.db.models.query.QuerySet'> 解决: 多方查找,是因为,原模型类中的 1default_image_url = models.CharField(max_length=200, default='', null=True, blank=True, verbose_name='默认图片') 迁移到数据库中变成了default_image,此时如果...
unable to get repr for class ‘torch.tensor’ 1.调试程序发现计算loss的时候出现如题所示错误,导致后续程序报CUDA的错 nn.CrossEntropyLoss(),我设置ignore_index为0,mask设为0,1,2,做2分类,就会这样 2.将ignore_index改为-1,计算loss的时候把mask=mask-1,就能正常分类...
djangorestframework 调试过程中出现 Unable to get repr for class 'django.db.models.query.QuerySet' 技术标签: django 主要原因是 repr 属性在调试过程中缺值 所导致,在相应模型上添加即可...查看原文Day49 orm 操作 Django单表操作 'django.db.models.query.QuerySet'> # books = models.Book.objects....
pytorch 在调试的时候,变量出现了Unable to get repr for <class ‘torch.Tensor’> 是自己数据格式的问题,具体原因后面在详细整理。 具体情景:做roipooling的时候,rois的数据类型不对,出现了以上错误。 解决方法:采用torch.tensor([0, 2, 2, 10, 10]),就是采用了torch.tensor。前期有尝试torch.from_numpy,...
1. skus 取不到数据,提示 skus: Unable to get repr for <class 'django.db.models.query.QuerySet'> 解决: 因为原模型类中的 1 default_image_url = models.CharField(max_length=200, default='', null=True, blank=True, verbose_name='默认图片') ...
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item_i list取embedding的时候报错。 把random.randint 换成np.random.randint就没报错了 ...
Unable to get repr for class tensor pytorch 在调试的时候,变量出现了Unable to get repr for <class ‘torch.Tensor’> 是自己数据格式的问题,具体原因后面在详细整理。 具体情景:做roipooling的时候,rois的数据类型不对,出现了以上错误。 解决方法:采用torch.tensor([0, 2, 2, 10, 10]),就是采用了torch...