TypeError: empty(): argument ‘size‘ must be tuple of ints, but found element of type Tensor at pos 1

最新推荐文章于 2025-05-04 16:13:37 发布
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#计算机视觉 #人工智能 #图像处理

文章讲述了在运行Xception模型时遇到的参数类型错误，问题在于将数据Tensor直接传入而应传入整数型的标签种类个数。通过修正实例化模型后的调用方式，将数据正确转换后，解决了报错问题。

在运行代码时，遇到标题问题。
在这里插入图片描述

方法一：检查实例化模型的名称是否正确

m_Xception = Xception()#实例化名称
output = Xception(img.to(device))#模型加载数据

原模型传入参数为标签种类个数，应为整数型
而传入参数是数据Tensor类型，所以报错
改之后的代码

output = m_Xception(img.to(device))

没有再报标题错误

方法二：检查代入参数类型

pytorch view(): argument 'size' (position 1) must be tuple of ints, not Tensor
jacke121的专栏
09-13 1万+
 view(): argument 'size' (position 1) must be tuple of ints, not Tensor   pytorch的view函数参数不能是tensor，解决方法是，把参数改为tensor.shape 或者size()  grid_y = torch.linspace(0, self.g_dim - 1, self.g_dim).repeat(s...
关于torch的一些方法的参数说明（以torch.zeros为例）
qq_43570557的博客
04-13 3378
今天我在理解一个例子的时候，我使用了一下torch.zeros却莫名秒的报错 1.原始code batch_size=64, dim=4 def a(batch_size,dim): out = torch.zeros(batch_size, dim) print(out) out[np.arange(64), 2] = 1 print(out) a(batch_size,dim) 2.error: TypeError: zeros(): argument 'size'
深度学习过程的Python报错收集
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04-02 3576
收集报错
TypeError:empty():argument ‘size‘ must be tuple of ints, but found element of type Word2Vec at pos 2
qq_42910179的博客
07-04 1万+
报错：TypeError: empty(): argument ‘size’ must be tuple of ints, but found element of type Word2Vec at pos 2 原因：参数类型不对，应该是整形int 解决：改成整形即可
TypeError: zeros(): argument ‘size‘ must be tuple of ints, but found element of type list at pos 2
luyanpingya的博客
01-12 1891
在上述代码中应该输入的是数组，将<class 'list'>修改为数组，根据代码上下文应该是nfeat长度。
TypeError: new(): argument 'size' must be tuple of ints, but found element of type float at pos 2
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02-21 3万+
TypeError: new(): argument 'size' must be tuple of ints, but found element of type float at pos 2 如上，这个bug是我用python3跑python2程序的时候出现的bug # Down-Sampling curr_dim = conv_dim for i in ...
TypeError: randn(): argument 'size' must be tuple of ints, but found element of type Tensor at pos 2
06-06
这个错误通常是由于在使用PyTorch的`torch.randn()`函数时，将一个张量（Tensor）作为参数传递而不是一个整数元组。`torch.randn()`函数的参数应该是一个整数元组，用于指定返回张量的形状。例如，`torch.randn((3, ...
TypeError: zeros(): argument 'size' must be tuple of ints, but found element of type type at pos 5
04-26
要解决`TypeError: zeros(): argument 'size' must be tuple of ints, but found element of type float at pos 5`错误，需确保传递给`torch.zeros()`的`size`参数是一个**全为整数的元组**。以下是具体步骤： --- ...
TypeError: empty(): argument 'size' must be tuple of ints, but found element of type Linear at pos 2
09-20
### 回答1： 这个错误通常发生在使用 PyTorch 创建 nn.Module 时，其中需要传递一个参数作为输入张量的大小。这个参数应该是一个元组，包含每个维度的大小。但是在你的代码中，这个参数包含了一个 Linear 对象，导致...
TypeError: empty(): argument 'size' must be tuple of ints, but found element of type float at pos 2
06-06
这个报错是因为 `torch.empty()` 函数需要的参数必须是 int 类型的元组，但是你传递了一个 float 类型的参数。你需要将参数转换为 int 类型的元组。比如，如果你要创建一个大小为 (2, 3, 4) 的 tensor，你可以这样写...
TypeError: repeat(): argument 'repeats' must be tuple of ints, but found element of type Tensor at pos 2
03-29
This error occurs when the `repeat()` function in PyTorch is called with a tensor as an argument instead of a tuple of integers. To fix this error, you should convert the tensor to a tuple of ...
TypeError: new(): argument ‘size‘ must be tuple of ints, but found element of type float at pos 3
番茄炒蛋三分糖
07-31 9823
今天调试论文的一段代码，运行时报 TypeError: new(): argument 'size' must be tuple of ints, but found element of type float at pos 3 的错误
pytorch view(): argument ‘size‘ (position 1) must be tuple of ints, not Tensor
牛肉胡辣汤
11-07 2546
在PyTorch中，使用​​view()​​​函数改变张量的形状是一种常见的操作。当在使用​​view()​​​函数时遇到错误​​​时，解决的方法是将​​size​​​参数修改为一个表示新形状的元组，而不是一个张量。通过使用正确的参数，我们可以成功地改变张量的形状，进一步进行深度学习任务。希望本文能够帮助你理解并解决在使用​​​view()​​函数时遇到的错误，让你在使用PyTorch进行深度学习任务时更加顺利。
python中shape和reshape()的使用
qq_45894443的博客
09-23 778
“shape”是array的属性，不是方法，shape属性可以获得array的各维度值，返回一个元组，元组有n个元素，则矩阵为n维矩阵，元组元素从左到右分别表示矩阵从外到内各维度的元素个数。 reshape()方法可重新组织数据，括号中接受一个元组作为参数。 详见： https://blog.youkuaiyun.com/u010916338/article/details/84066369 ...
argument 'indices' must be tuple of Tensors, not Tensor
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当我做loss backward的时候，遇到这个问题。 先是查到，这个问题可以通过autograd.variable解决，我将最后得到loss的中间变量加上之后觉得无法利用之前的信息 手写双线性插值也并不能解决这个问题 在pytorch社区发现类似问题，有人提出，不用index，而是用 gather, index_put_ , masked_scatter_ or grid_sample ，给...
TypeError: ...: argument ‘size‘ failed to unpack the object at pos 2 with error “..“
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05-04 366
误认为是 size 参数的一部分，导致解包错误。传入的参数类型不匹配。
TypeError: empty(): argument 'size' failed to unpack the object at pos 2 with error "type must be tuple of ints,but got float"
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07-18
<think>我们正在处理一个Python错误：TypeError: empty() argument 'size' failed to unpack object at pos 2 expected tuple of ints got float 这个错误通常发生在使用NumPy的`np.empty()`函数时，传入的`size`参数不符合要求。具体来说，错误信息指出在位置2（即第二个参数）期望是一个整数元组，但实际得到了一个浮点数。 根据NumPy文档，`np.empty(shape, dtype=float, order='C')`函数的第一个参数`shape`应该是一个表示数组形状的整数元组（tuple of ints）或者整数（int）。如果传入的是浮点数，就会引发上述错误。 因此，我们需要确保传递给`np.empty()`的形状参数是整数或整数元组。如果我们的形状参数中包含了浮点数，我们需要将它们转换为整数。 例如，以下代码会引发错误： import numpy as np size = (2.0, 3.0) # 这里有两个浮点数 arr = np.empty(size) 修正方法：将浮点数转换为整数 size = (2, 3) # 或者使用整数转换：size = (int(2.0), int(3.0)) arr = np.empty(size) 另外，如果形状参数是通过计算得到的浮点数（例如，其他运算的结果），那么我们需要在传递给`np.empty()`之前将其转换为整数。 注意：在转换时，我们需要考虑是否应该四舍五入或者向下取整，这取决于具体应用场景。通常，我们可以使用`int()`函数进行转换，但要注意`int()`是向零取整（即直接去掉小数部分）。如果需要四舍五入，可以使用`round()`函数，然后再转换为整数。 例如： dim1 = 2.6 dim2 = 3.4 # 如果我们希望四舍五入 size = (round(dim1), round(dim2)) # (3, 3) # 如果我们希望向下取整 size = (int(dim1), int(dim2)) # (2, 3) 但是，请注意，`round()`函数返回的是浮点数，所以我们需要再转换为整数（因为`np.empty`要求整数）。不过，`round()`返回的浮点数可以安全转换为整数，因为它是整数形式的浮点数（如3.0）。但是，为了确保是整数类型，我们可以使用`int(round(...))`。 因此，更安全的做法是： size = (int(round(dim1)), int(round(dim2))) 然而，如果我们的计算结果是整数，但由于数值计算误差导致变成了浮点数（例如，2.0），那么我们可以直接使用`int(x)`，因为即使x是2.0，`int(2.0)`也是2。 另外，如果形状参数是一个整数，那么直接传递整数即可。如果是一个只有一个元素的元组，那么应该写成`(n,)`，而不是`(n)`（因为后者会被认为是整数n，而不是元组）。 总结步骤： 1. 检查传递给`np.empty()`的形状参数（可能是单个整数，也可能是元组）中是否包含浮点数。 2. 将形状参数中的每个浮点数转换为整数（根据需求选择取整方式）。 3. 确保转换后的形状参数是一个整数元组（或整数）。 下面是一个示例，演示如何修复： 错误代码： import numpy as np rows = 2.0 cols = 3.0 arr = np.empty((rows, cols)) # 这里会出错，因为(rows, cols)是(2.0, 3.0)，是浮点数元组 修正代码： import numpy as np rows = 2.0 cols = 3.0 # 将浮点数转换为整数 rows_int = int(rows) # 因为2.0转换为整数是2，如果rows是2.6，那么这里会变成2，可能需要先四舍五入 cols_int = int(cols) arr = np.empty((rows_int, cols_int)) 如果我们的形状参数是通过计算得到的，比如： shape = (width * scale, height * scale) # 这里scale可能是浮点数，导致结果可能是浮点数 那么我们需要在计算后取整： shape = (int(round(width * scale)), int(round(height * scale))) 最后，注意错误信息中提到的位置（pos 2）是指我们传递的形状元组中的第二个元素是浮点数，所以我们需要检查第二个元素。 如果形状参数是一个标量（即一维数组，且我们传递了一个浮点数），那么错误信息可能会说在位置1（因为只有一个元素）。所以，根据错误信息的位置，我们可以定位到是哪个参数有问题。 因此，解决这个错误的关键是确保形状参数中的每个维度都是整数。 引用说明： 在Python中，整数和浮点数在类型上是不同的，尽管在数学上它们都表示数字，但在编程中，类型必须匹配。NumPy要求数组的形状由整数指定，因为数组的维度必须是整数（不可能有2.5个元素）。 根据我们之前引用的内容，浮点数在Python中是有精度限制的，并且如果超出范围会引发OverflowError[^1]。但这里的问题不是超出范围，而是类型不匹配。 另外，我们引用的内容[^2]提到整数和浮点数都是不可变类型，但这里我们关心的是类型匹配问题。 最后，我们引用的内容[^3]是关于OneFlow框架的，与当前问题无关，因此我们可以忽略。 因此，我们只需要关注将浮点数转换为整数即可。 如果用户的问题中涉及到动态计算形状，那么需要确保在计算后转换类型。 下面我们生成相关问题：</think>### 解决 `TypeError: empty() argument 'size' failed to unpack` 错误 该错误发生在使用 NumPy 的 `np.empty()` 函数时，**形状参数 `size` 中包含浮点数**，而函数要求所有维度必须是整数。以下是逐步解决方案： #### 错误原因分析 - `np.empty(shape)` 要求 `shape` 是 **整数元组**（如 `(2, 3)`），但代码中传入了浮点数（如 `(2.0, 3.0)`）。 - 错误信息中的 `pos 2` 表示元组中第 2 个元素是浮点数（索引从 1 开始）。 #### 解决方法 1. **显式转换为整数** 使用 `int()` 或 `np.int_()` 转换浮点数值： ```python import numpy as np # 错误示例：浮点数维度 rows, cols = 2.0, 3.0 # 浮点数 arr = np.empty((rows, cols)) # 触发 TypeError # 修复：转换为整数 rows_int = int(rows) # 或 np.int_(rows) cols_int = int(cols) arr_fixed = np.empty((rows_int, cols_int)) # 正确 ``` 2. **检查数据来源** 若尺寸来自计算（如缩放操作），需确保结果取整： ```python width = 100 scale = 1.5 # 错误：缩放后可能产生浮点数 new_size = (width * scale, width * scale) # (150.0, 150.0) # 修复：计算后显式取整 new_size_fixed = (int(width * scale), int(width * scale)) arr = np.empty(new_size_fixed) ``` 3. **使用 `np.round()` 处理近似值** 若浮点数是近似整数（如 `2.999999`），先四舍五入： ```python dim = 2.999999 arr = np.empty((int(np.round(dim)), 3)) # (3, 3) ``` #### 关键注意事项 - **维度必须是整数**：数组维度不能是分数（如 2.5 行），这是底层内存分配的要求[^1]。 - **类型检查**：通过 `print(type(rows))` 确认变量类型。 - **避免隐式转换**：Python 不会自动将 `float` 转 `int`，需显式处理[^2]。 #### 完整示例 ```python import numpy as np # 模拟可能产生浮点数的场景 def create_array(h, w): # 确保尺寸为整数 h_int = int(h) if not isinstance(h, int) else h w_int = int(w) if not isinstance(w, int) else w return np.empty((h_int, w_int)) # 测试 arr = create_array(2.0, 3.0) # 正确创建 2x3 数组 print(arr.shape) # 输出: (2, 3) ``` 通过以上步骤，可确保 `size` 参数为整数元组，避免解包错误。 --- ### 相关问题 1. NumPy 中创建数组时，`np.zeros()` 和 `np.empty()` 有何区别？ 2. 如何安全地将浮点型数据转换为整型而不丢失信息？ 3. 除 `empty()` 外，NumPy 中哪些函数会因浮点维度参数报错？ 4. Python 中处理数值类型转换时如何避免 `OverflowError`？ 5. 在多维数组操作中，如何批量检查并转换浮点维度值为整数？ [^1]: NumPy 要求数组维度为整数，因为内存分配需离散的地址空间。 [^2]: Python 不会隐式转换 `float` 到 `int`，需显式调用 `int()` 或类型转换函数。
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