出错:TypeError: cat() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, Tensor, dim=int),

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import torch

w = torch.Tensor(6,10,1)
h = torch.Tensor(6,10,1)
#w和h是大小为6*10*1的张量

将w和h在第二维度上(最后那个1)拼接起来,使用torch.cat()操作。

new = torch.cat(w,h,dim=2)

会出现报错:

TypeError: cat() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, Tensor, dim=int), but expected one of:
 * (tuple of Tensors tensors, int dim, *, Tensor out)
 * (tuple of Tensors tensors, name dim, *, Tensor out)

TypeError: cat() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, Tensor, dim=int), but expected one of:
 * (tuple of Tensors tensors, int dim, *, Tensor out)
 * (tuple of Tensors tensors, name dim, *, Tensor out)

这是因为在cat操作中忘记加括号了,不能多加也不能少加括号。最后new的大小为6*10*2

#报错代码
new = torch.cat(w,h,dim=2)
#正确代码
new = torch.cat((w,h),dim=2)

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### 回答1: 这个错误通常出现在使用PyTorch深度学习框架时,由于给定的参数不符合函数的要求,导致函数无法正常执行而产生。具体来说,这个错误提示中提到的函数是“cat()”,它的作用是将多个tensor沿着某个维度拼接在一起。这个函数要求传入多个tensor作为参数,并且还可以指定一个维度来进行拼接。但是,对于这个错误提示中的参数,我们可以看到只有一个参数,而且这个参数是一个tensor。这显然不符合“cat()”函数的要求,因为它至少需要两个tensor才能进行拼接。因此,程序会提示这个错误,告诉我们传入的参数组合无效。 为了解决这个问题,我们需要检查代码中传入“cat()”函数的参数是否符合要求,通常可以通过打印参数的类型和形状等信息来进行调试。另外,还需要查看代码中的语法是否正确,比如是否漏掉了某个逗号或者括号。如果代码没有问题,那么就需要进一步检查数据集的格式和处理方式是否正确,以及模型的架构和输入输出是否匹配等因素,有时候问题可能并不是出现在“cat()”函数这个位置上。总之,要解决这个错误需要进行耐心和仔细的调试工作,有时需要从多个方面入手才能找到问题的根源。 ### 回答2: typeerror: cat() received an invalid combination of arguments - got (tensor,。 这个错误通常是在使用PyTorch中的“torch.cat()”函数时出现的。在这个错误中,“cat()”函数被调用并且传入了一个张量作为参数,但是在调用时,传入的数据的形状(shape)与函数定义的形式不匹配。 例如,如果我们要将两个形状相同的张量连接起来,可以使用以下代码: a = torch.randn(2, 3) b = torch.randn(2, 3) torch.cat((a, b), dim=0) 在这个例子中,我们创建了两个形状相同的张量“a”和“b”,并将它们通过“torch.cat()”函数进行连接。在要连接的张量列表中,我们将它们作为一个元素传入,然后指定连接维度为“dim=0”,表示在第0个维度进行连接。 但是,当我们错误地传入了一个将所有张量堆叠为一个大张量的“torch.cat()”函数时,就会出现“TypeError: cat() got an unexpected keyword argument 'dim'”或“TypeError: cat(): argument 'tensors' (position 1) must be tuple of Tensors, not Tensor”错误。 因此,我们应该仔细检查我们传入“torch.cat()”函数的参数,确保参数的形状和类型与函数定义相匹配。这样可以避免这样的错误。 ### 回答3: Type Error: cat() 收到了无效的组合参数 - 接受了 (tensor, ... 在PyTorch中,cat()是指将张量(tensor)按指定的维度拼接为一个新的张量。这个错误是因为我们在调用cat()函数时,传入的参数组合错误导致的。 如上面的错误提示所示,我们传入的参数是(tensor, ...),而其中的三个点(...)代表后续可能还有其他参数。这说明我们在调用cat()函数时,可能传入了更多的参数,但是这些参数不符合cat()函数可以接受的参数类型或参数组合。 举例来说,如果我们想要将两个张量按照第二个维度进行拼接,即将两个形状分别为(2,3)和(2,4)的张量拼接为一个形状为(2,7)的张量,我们可以使用cat()函数进行操作: ```python import torch a = torch.randn(2, 3) b = torch.randn(2, 4) c = torch.cat([a, b], dim=1) print(c.shape) # (2,7) ``` 在这个例子中,我们将a和b两个张量沿着第二个维度(即列方向)进行拼接,并将结果赋值给变量c。注意这里cat()函数的参数是一个list,其中包含了要拼接的所有张量,以及一个指定拼接维度的dim参数。这样就可以正确地使用cat()函数进行操作了。 但是如果我们使用以下代码: ```python import torch a = torch.randn(2, 3) b = torch.randn(2, 4) c = torch.cat(a, b, dim=1) # 错误调用方式 ``` 这个错误调用方式将会给出上面提到的错误提示,因为这里我们将a和b两个张量分别作为两个参数传入cat()函数,而这样的参数组合是不合法的。正确的调用方式应该将a和b放在一个list中再传入cat()函数中。 综上所述,当cat()函数出现TypeError错误时,我们应该检查调用cat()函数时传入的参数是否符合语法规范,包括参数类型、个数、以及各参数之间的组合方式等。只有当参数符合要求时,才能正确地使用cat()函数进行张量拼接的操作。
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