Pytorch模型定义报错:TypeError: new() received an invalid combination of arguments-got(float, int)

本文解析了在PyTorch中定义网络结构时遇到的TypeError问题,源于Python3与Python2除法规则差异。介绍了如何通过使用整数除法(//)解决此问题,并提及了Python3中字符串读取的常见误区及解决方案。

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Pytorch定义网络结构的时候出错:TypeError: new() received an invalid combination of arguments - got (float, int), but expected one of:

问题分析

首先,我的错误复现:

>>> import torch.nn as nn
>>> fc1 = nn.Linear(512*3, 512/2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/zhangboshen/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/linear.py", line 48, in __init__
    self.weight = Parameter(torch.Tensor(out_features, in_features))
TypeError: new() received an invalid combination of arguments - got (float, int), but expected one of:
 * (torch.device device)
 * (torch.Storage storage)
 * (Tensor other)
 * (tuple of ints size, torch.device device)
      didn't match because some of the arguments have invalid types: (float, int)
 * (object data, torch.device device)
      didn't match because some of the arguments have invalid types: (float, int)

其实上面这一段代码,放到python2.7里面定义是完全没有问题的,问题是我现有的python3的环境对于除法的规则和python2不一样。
上面的512/2,在python3中的结果是256.0,但是在python2中就是256,python2和3的这些区别,真的让人处处感到绝望。。。
解决方法,把/换成//,后者的运算能够保证是int型数据。

说到python2和3的坑,还有一个容易出现的问题是字符串,python3中读出来之后默认是byte类型,这会导致你读出来的字符串前面多出一个b,比如b'015601864.jpg'这样的,接下来,就会导致opencv读不到图片然后引起一系列连锁反应随后你会怀疑自己写的代码是如此的垃圾然而并不是的,是python2和3的差异导致的。。。。

解决方法是在 Python3 中,bytes 和 str 互相转换:

str.encode('utf-8')
bytes.decode('utf-8')
### 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2typeerror: 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 &#39;dim&#39;”或“TypeError: cat(): argument &#39;tensors&#39; (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)(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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