TypeError: a float is required
TypeError: a float is required
我有一个 pytorch 变量：
preds[4,4]
Out[305]:
Variable containing:
-96.7809
[torch.cuda.FloatTensor of size 1 (GPU 0)]
我想做以下事情：
import math
x=preds[4,4]
y=maths.exp(x)
z= y / (y+1)
但是当我这样做时：
y=maths.exp(x)
我得到以下错误：
math.exp(preds[4,4])
TypeError: a float is required
如何将 torch 变量转换为浮点数以便能够执行这些操作？
谢谢
索引 Variable 对象不会将其转换为标量。它仍然是一个 Variable 对象。但是索引 numpy array 确实如此。因此，将 Variable 对象转换为 numpy，然后按照您希望的方式进行索引应该可以解决问题。
但是在将 Variable 转换为 numpy 时会遇到一些小问题。
如果preds是存储在cpu内存中的Variable，你可以简单地这样做。
nparr = preds.data.numpy()
x = nparr[4, 4]
但是，如果 preds 在 gpu 内存中，则必须先将 Variable 传输到 cpu 内存中，然后再将其转换为 numpy 对象，如下所示：
preds = preds.cpu()
然后同上。
nparr = preds.data.numpy()
x = nparr[4, 4]
在这两种情况下，x 都是一个标量（在您的情况下是一个浮点数），您可以在您选择的任何数学运算中使用它。
编辑：
是的，@mexmex 是对的，您也可以直接索引包含在 Variable 中的 tensor 以提取任何给定索引处的标量值。
像这样：
x = preds.data[4, 4]
我有一个 pytorch 变量：
preds[4,4]
Out[305]:
Variable containing:
-96.7809
[torch.cuda.FloatTensor of size 1 (GPU 0)]
我想做以下事情：
import math
x=preds[4,4]
y=maths.exp(x)
z= y / (y+1)
但是当我这样做时：
y=maths.exp(x)
我得到以下错误：
math.exp(preds[4,4])
TypeError: a float is required
如何将 torch 变量转换为浮点数以便能够执行这些操作？
谢谢
索引 Variable 对象不会将其转换为标量。它仍然是一个 Variable 对象。但是索引 numpy array 确实如此。因此，将 Variable 对象转换为 numpy，然后按照您希望的方式进行索引应该可以解决问题。
但是在将 Variable 转换为 numpy 时会遇到一些小问题。
如果preds是存储在cpu内存中的Variable，你可以简单地这样做。
nparr = preds.data.numpy()
x = nparr[4, 4]
但是，如果 preds 在 gpu 内存中，则必须先将 Variable 传输到 cpu 内存中，然后再将其转换为 numpy 对象，如下所示：
preds = preds.cpu()
然后同上。
nparr = preds.data.numpy()
x = nparr[4, 4]
在这两种情况下，x 都是一个标量（在您的情况下是一个浮点数），您可以在您选择的任何数学运算中使用它。
编辑：
是的，@mexmex 是对的，您也可以直接索引包含在 Variable 中的 tensor 以提取任何给定索引处的标量值。
像这样：
x = preds.data[4, 4]