TypeError: dropout(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not str

最新推荐文章于 2024-04-02 11:14:27 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-02 11:14:27 发布 · 1.6k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #开发语言

在深度学习模型中，遇到一个错误提示，指出在使用dropout函数时传入的参数不是预期的Tensor。问题出在尝试用字符串而非Tensor对象调用该函数。要解决这个问题，需要检查代码并确保dropout函数接收到的是正确的Tensor类型参数。
部署运行你感兴趣的模型镜像

这个错误提示说，在调用dropout函数时，第一个参数(位置为1)必须是Tensor类型，而不是字符串类型。

可能是因为您在调用dropout函数时，传递的参数类型不是Tensor，而是字符串。您需要检查您的代码，确保dropout函数的参数是正确的Tensor类型。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

cross_entropy_loss(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not NoneType
matlab_python22的博客
10-18 3805
这个模型当中，在return中 return的内容 是否有异常的现象。yu遇到这个错误的时候，需要看看自己的网络模型。1 或者return 多个变量。3 返回多个变量的顺序是否正确。2 是否没有返回任何值。
GLM-4-0414启动该模型会遇到 linear(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor not tuple报错已解决！！
用大模型重构生活：猫奴程序员的AI智能日常记录
04-27 1278
构建镜像的时候，Docker 需要读取：你的 Dockerfile还有 Dockerfile 里面用到的其他文件（比如 COPY、ADD 的文件）这些必须都在所谓的构建上下文目录里面。而这个点（）就是告诉 Docker：🧠“以当前目录为根目录，打包里面所有需要的文件。
Pytorch调用预训练模型输出结果时报错argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not collections.OrderedDict
神仙院B栋4楼保安的博客
09-13 1万+
在使用pytorch中的torchvision.models.segmentation.fcn_resnet50进行获得已经训练好的预训练模型时，所得结果的输出给我提示说collections.OrderedDict' object has no attribute 'shape'。直译过来就是collections.OrderedDict对象没有shape这一属性，给我整的一脸蒙逼，直接调用的网络输出为什么不是tensor而是一个有序数组呢。 在国内找了好久没找到解决答案，于是就去谷歌上搜了一下找到了解决
代码错误记录：TypeError: dropout(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not str
热门推荐
qsx123432的博客
04-06 1万+
TypeError: dropout（）: argument 'input' （position 1） must be Tensor, not str 背景解决方法整体代码参考链接 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_layer() 出现问题。 问题是数据类型错误，因此需要检查pooler_output的数据产生的位置和输出类型 解决方法 定位位置，寻找pooler_output的输出 这个poo
Neural Snowball debug记录：dropout(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not str
weixin_41910953的博客
10-08 1653
也就是data的数据格式有问题，然后去找data的数据源。发现最终问题出在batch_data。以上两篇博文提供了思路，于是尝试了将。
TypeError: dropout(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not tuple
05-04
如果是这样的话，你需要将 input_data 中的 x 和 y 合并成一个 Tensor，然后再传递给 dropout 函数，例如： ``` input_data = torch.cat((x, y), dim=1) output_data = dropout(input_data, p=0.5) ``` 这样，就...
[rank3]: TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not CausalLMOutputWithPast
最新发布
08-02
[^2]: TypeError: dropout（）: argument 'input' （position 1） must be Tensor, not str。 [^3]: trainloader = DataLoader(dataset=traindataset, num_workers=opt.threads, batch_size=8, shuffle=True)。 [^...
python如何Traceback (most recent call last): File "d:\实习\RKNN.py", line 465, in <module> trained_net, _ = trainRKNN(net, param) ~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^ File "d:\实习\RKNN.py", line 258, in trainRKNN noisy_inputs = add_measurement_noise(train_inputs, param['r0']) File "d:\实习\RKNN.py", line 154, in add_measurement_noise noise = torch.randn_like(inputs) * torch.sqrt(r0) ~~~~~~~~~~^^^^ TypeError: sqrt(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not float安装库
07-16
引用[1]：TypeError: dropout(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not str。 -> 需要将输入转换为张量。 引用[2]：argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not collections....
keras 自定义层的使用和保存时，报missing 1 required positional argument解决方案
weixin_43301333的博客
12-30 8376
在使用keras的时候自己构建了一个layer: class Neural_Tensor_layer(Layer): def __init__(self, output_dim, input_dim=None, **kwargs): self.output_dim = output_dim self.input_dim = input_dim if self.input_dim: kwargs['input_shape'] =
TypeError: dropout(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not str
qq_41654608的博客
12-09 4612
https://stackoverflow.com/questions/65082243/dropout-argument-input-position-1-must-be-tensor-not-str-when-using-bert
TypeError: conv2d(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not NoneType
weixin_36670529的博客
03-04 6788
这里出现类似错误往往是因为，conv2d()函数的第一个参数，需要时一个tensor行的数据，然而却赋值成了not后给的类型。 我出现问题的原因是，中间有一个函数缺少返回值，因此会造成NoneType的错误。其余错误类似，只需把送给conv2d()的数据转换成tensor即可； 这里：numpy 和 tensor数据相互转换的方法： 1.numpy->tensor data = torch.tensor(data) 2.tensor->numpy 非训练数据（训练结束后的tensor
成功解决TypeError: bmm(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
02-07 1396
成功解决TypeError: bmm(): argument ‘input’ (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray。
【PyTorch】成功解决TypeError: linear(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not int
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
04-02 2459
🔥【PyTorch技巧】告别TypeError，轻松驾驭Tensor输入！🚀 遭遇`TypeError: linear(): argument 'input' must be Tensor`？别慌！本博客带你轻松解决！💪首先，揭秘Tensor与整数的关键区别。🔍接着，教你如何巧妙将整数转换为Tensor，确保输入正确。🛠️同时，分享编程习惯，让你预防错误更高效。📚最后，深入PyTorch的Tensor操作与神经网络构建，助你成为PyTorch高手！🚀读完本博客，你将告别TypeError，畅
stylegan conv2d(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not tuple 训练出错
weixin_44340277的博客
07-13 963
废好大个劲，查了几一天，最后发现是训练的数据集 必须在根文件夹 下 只能有一个子文件夹 （装着你的数据）不然 如果直接下载ffhq的话，就会出现一堆个文件夹 总结 ： 就是把数据装到 一个 子文件夹 就可以啦...
Pytorch训练GoogLeNet时损失函数报错
qq_44980390的博客
12-29 5960
报错信息： TypeError: cross_entropy_loss(): argument ‘input’ (position 1) must be Tensor, not GoogLeNetOutputs 需要把model输出的GoogLeNetOutputs转化为适用于损失函数的logits形式 output = model(x) output = output.logits
跑代码中遇到的错误合集(持续更新)
weixin_46344368的博客
12-15 555
可以看到drop_output里面的参数是bert_feature，点击这个参数,代码跳到151行，在参数列表里面加上return_dict = False。参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/qsx123432/article/details/123984811。原因：dropout函数接收到的参数是一个字典类型(需手动设置其不要返回字典类型)3.对给dropout函数参数赋值的函数的函数列表进行修改，加上。eg：根据报错可以定位到module.py的152行。2.定位到函数中的参数。
TypeError: conv2d(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not tuple
m0_58442599的博客
12-28 6472
搭建网络过程遇到这个问题，检查训练过程，已经将输入数据通过 transforms.ToTensor() 转换为Tensor格式。 经检查发现是网络结构问题。 网络搭建过程中MaxPool2d（）中设置return_indices=True，这意味着它将返回一个包含值和索引的元组。后面不能直接接卷积层。 ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值