錯誤：TypeError: linear(): argument ‘input’ (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray
這個錯誤通常表示您在使用torch.nn.Linear()函數(shù)時，將一個numpy數(shù)組傳遞給了該函數(shù)，而不是一個Tensor對象。
torch.nn.Linear()函數(shù)是用于創(chuàng)建線性層的函數(shù)。在PyTorch中，所有的操作都必須使用Tensor對象來完成，因此如果您傳遞了一個numpy數(shù)組而不是Tensor對象，就會出現(xiàn)這個錯誤。
為了解決這個問題，您需要將您的numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換為Tensor對象。您可以使用torch.from_numpy()函數(shù)將numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換為Tensor對象，如下所示：
import torch
# 定義一個numpy數(shù)組
my_numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 將numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換為Tensor對象
my_tensor = torch.from_numpy(my_numpy_array)
# 使用torch.nn.Linear()函數(shù)，并傳遞Tensor對象作為輸入
linear_layer = torch.nn.Linear(in_features=5, out_features=10)
output = linear_layer(my_tensor)
在這個例子中，我們首先定義了一個numpy數(shù)組my_numpy_array，然后使用torch.from_numpy()函數(shù)將其轉(zhuǎn)換為Tensor對象my_tensor。接下來，我們使用torch.nn.Linear()函數(shù)創(chuàng)建一個線性層，并將my_tensor作為輸入。注意，我們在創(chuàng)建線性層時指定了輸入維度in_features=5，這是因為my_tensor有5個元素。最后，我們計算了線性層的輸出，并將結(jié)果保存在變量output中。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-551641.html
通過這種方式，您就可以將numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換為Tensor對象，并在torch.nn.Linear()函數(shù)中使用它們了。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-551641.html
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