TypeError: unsupported operand type(s) for @: 'numpy.ndarray' and 'Tensor'
TypeError: unsupported operand type(s) for @: 'numpy.ndarray' and 'Tensor'
显示标题中提到的错误。
TypeError:@不支持的操作数类型:'numpy.ndarray' 和 'Tensor'
使用 Ubuntu 和 VS Studio Code(新手)。
使用以下代码:-
import numpy as np
import torch
inputs = np.array([[73, 67, 43],
[91, 88, 64],
[87, 134, 58],
[102, 43, 37],
[69, 96, 70]], dtype='float32')
targets = np.array([[56, 70],
[81, 101],
[119, 133],
[22, 37],
[103, 119]], dtype='float32')
w = torch.randn(2,3, requires_grad= True)
b = torch.randn(2, requires_grad = True)
print(w)
print(b)```
Works till here!
```def model(x):
return (x@w.t()+ b)
preds = model(inputs)
print(preds)```
Following the tutorial (But using VS Studio Code): https://jovian.ai/aakashns/02-linear-regression
#NewUser #Ubuntu #VSStudioCode
Intuition: The error is with '@' operator of PyTorch. Tried creating Tensors, working fine.
你在计算一个操作时应该坚持使用一个框架:你不能在同一个操作中同时使用 NumPy 数组和 torch 张量(即 x@w.t()
)。
您可以将输入和输出实例化为张量:
inputs = torch.tensor([[ 73, 67, 43],
[ 91, 88, 64],
[ 87, 134, 58],
[102, 43, 37],
[ 69, 96, 70]], dtype=float)
targets = torch.tensor([[ 56, 70],
[ 81, 101],
[119, 133],
[ 22, 37],
[103, 119]], dtype=float)
显示标题中提到的错误。
TypeError:@不支持的操作数类型:'numpy.ndarray' 和 'Tensor'
使用 Ubuntu 和 VS Studio Code(新手)。
使用以下代码:-
import numpy as np
import torch
inputs = np.array([[73, 67, 43],
[91, 88, 64],
[87, 134, 58],
[102, 43, 37],
[69, 96, 70]], dtype='float32')
targets = np.array([[56, 70],
[81, 101],
[119, 133],
[22, 37],
[103, 119]], dtype='float32')
w = torch.randn(2,3, requires_grad= True)
b = torch.randn(2, requires_grad = True)
print(w)
print(b)```
Works till here!
```def model(x):
return (x@w.t()+ b)
preds = model(inputs)
print(preds)```
Following the tutorial (But using VS Studio Code): https://jovian.ai/aakashns/02-linear-regression
#NewUser #Ubuntu #VSStudioCode
Intuition: The error is with '@' operator of PyTorch. Tried creating Tensors, working fine.
你在计算一个操作时应该坚持使用一个框架:你不能在同一个操作中同时使用 NumPy 数组和 torch 张量(即 x@w.t()
)。
您可以将输入和输出实例化为张量:
inputs = torch.tensor([[ 73, 67, 43],
[ 91, 88, 64],
[ 87, 134, 58],
[102, 43, 37],
[ 69, 96, 70]], dtype=float)
targets = torch.tensor([[ 56, 70],
[ 81, 101],
[119, 133],
[ 22, 37],
[103, 119]], dtype=float)