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TypeError:线性():参数'input‘(位置1)必须是张量,而不是字符串

TypeError:线性():参数'input‘(位置1)必须是张量,而不是字符串

这个错误是由于在使用线性函数时,传入的参数类型不正确导致的。线性函数通常用于神经网络中的线性变换操作,它的输入参数应该是张量(tensor),而不是字符串。

张量是一种多维数组,可以表示各种数据类型的集合,包括标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)以及更高维度的数组。在深度学习和机器学习中,张量是非常常见的数据结构。

要解决这个错误,需要确保将正确的输入类型传递给线性函数。如果传入的是字符串,可以考虑使用适当的方法将其转换为张量,例如使用数据加载器将文本数据转换为张量表示。

以下是一个示例代码,展示了如何使用PyTorch库中的线性函数(torch.nn.Linear)进行线性变换操作:

代码语言:txt
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import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个输入张量
input_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])

# 定义线性变换操作
linear = nn.Linear(3, 1)  # 输入维度为3,输出维度为1

# 进行线性变换
output_tensor = linear(input_tensor)

print(output_tensor)

在这个示例中,我们首先创建了一个输入张量input_tensor,它是一个包含3个元素的一维张量。然后,我们定义了一个线性变换操作linear,它将输入维度为3的张量映射到输出维度为1的张量。最后,我们将输入张量传递给线性函数,并得到输出张量output_tensor

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张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个按照文档字符串中给定的顺序的输入张量:model([input_ids, attention_mask...的张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度不定的列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask...input_ids 的张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask...使用提示 DialoGPT 一个带有绝对位置嵌入的模型,因此通常建议在右侧填充输入不是左侧。...: 只有input_ids的单个张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个按照文档字符串中给定的顺序的输入张量:model([input_ids

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Transformers 4.37 中文文档(三十三)4-37-中文文档-三十三-

sinusoidal_embeddings(bool,可选,默认为False)— 是否使用正弦位置嵌入不是绝对位置嵌入。...因果模型使用三角形注意掩码,以便只关注左侧上下文不是双向上下文。 asm(bool,可选,默认为False)— 是否使用自适应对数 softmax 投影层不是线性层进行预测。...input_ids 的单个张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度不同的列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask...input_ids没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个与文档字符串中给定的顺序相对应的输入张量:model([input_ids, attention_mask...张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个按照文档字符串中给定顺序的输入张量:model([input_ids, attention_mask])

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Transformers 4.37 中文文档(八十七)

如果选择第二个选项,则有三种可能性可用于收集第一个位置参数中的所有输入张量: 一个仅包含input_ids的单个张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个输入张量...在范围[0, config.n_positions - 1]中选择。什么位置 ID?...选择范围为[0, config.n_positions - 1]。什么位置 ID?...如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids(即没有将其过去键值状态提供给此模型的那些)的形状为(batch_size, 1)的张量不是形状为...掩码值选在 [0, 1] 之间: 1 表示未被掩盖的标记, 0 表示被掩盖的标记。 什么位置 ID? 什么输入 ID?

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Transformers 4.37 中文文档(六十一)

如果使用 past_key_values,用户可以选择仅输入最后的 decoder_input_ids(没有将其过去的键值状态提供给此模型的那些)的形状为 (batch_size, 1) 的张量不是形状为...input_ids的单个张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask...sinusoidal_embeddings (bool, optional, 默认为False) — 是否使用正弦位置嵌入不是绝对位置嵌入。...asm (bool, optional, 默认为False) — 是否使用自适应对数 softmax 投影层,不是线性层进行预测。...input_ids的单个张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度不定的列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask

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Transformers 4.37 中文文档(五十四)

此外,我们使用可逆残差层不是标准残差,这允许在训练过程中仅存储激活一次,不是 N 次,其中 N 层数。...(ns1, ns2),其乘积必须等于config.max_embedding_size,在训练期间必须等于input_ids的序列长度。...如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids(这些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的)形状为(batch_size, 1)的张量不是形状为...如果使用past_key_values,用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids(这些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的)形状为(batch_size, 1)的张量不是所有形状为...input_ids的张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask

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Transformers 4.37 中文文档(四十五)

如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后的input_ids(即那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的)的形状为(batch_size, 1)的张量不是形状为(batch_size...每个序列必须一个字符串。请注意,此标记器不支持基于预标记字符串的标记化。 text_pair (str, List[str], List[List[str]]) — 要编码的序列或批次序列。...每个序列必须一个字符串。请注意,此标记器不支持基于预标记字符串的标记化。...输入应为一个序列对(参见 input_ids 文档字符串)。索引应在 [0, 1] 内: 0 表示序列 B 序列 A 的延续, 1 表示序列 B 一个随机序列。...输入应该是一个序列对(参见input_ids文档字符串)。索引应在[0, 1]内。 0 表示序列 B 序列 A 的延续, 1 表示序列 B 一个随机序列。

10010

Transformers 4.37 中文文档(七十五)

如果使用past_key_values,用户可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids(那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的)的形状为(batch_size, 1)的张量不是形状为...编码器使用下采样比率不是上采样比率,因此将使用与此处指定的相反顺序的比率,这些比率必须与解码器顺序匹配。...但是,如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式,例如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时,有三种可能性可用于在第一个位置参数中收集所有输入张量: 只有一个张量input_values...每个序列可以是张量、numpy 数组、浮点值列表、张量列表、numpy 数组列表或浮点值列表列表。必须单声道音频,不是立体声,即每个时间步长一个浮点数。...什么注意力掩码? return_tensors(str 或 TensorType,可选)— 如果设置,将返回张量不是 Python 整数列表。

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TF入门02-TensorFlow Ops

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Transformers 4.37 中文文档(四十六)

的单个张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask...的单个张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask...的单个张量:model(input_ids) 一个长度不定的列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask]) 或...的张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个按照文档字符串中给定的顺序的输入张量:model([input_ids, attention_mask...的单个张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含文档字符串中给定顺序的一个或多个输入张量:model([input_ids, attention_mask]

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Transformers 4.37 中文文档(二十六)

如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids(这些没有将其过去的键值状态提供给此模型)的形状为(batch_size, 1)的张量不是所有形状为...线性层的权重在预训练期间从下一个句子预测(分类)目标中训练的。 该输出通常不是输入语义内容的良好摘要,通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。...的单个张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个变长列表,其中包含按照文档字符串中给定的顺序的一个或多个输入张量:model([input_ids, attention_mask]...的张量,没有其他内容:model(input_ids) 按照文档字符串中给定的顺序,长度可变的列表,其中包含一个或多个输入张量:model([input_ids, attention_mask])...的张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个变长列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask])或

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Transformers 4.37 中文文档(二十)

什么注意力掩码? return_tensors (str 或 TensorType, 可选) — 如果设置,将返回张量不是 Python 整数列表。...使用提示 ALBERT 一个具有绝对位置嵌入的模型,因此通常建议在右侧不是左侧填充输入。...的张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask...的张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask...的单个张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个具有一个或多个输入张量的变长列表,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask])或

8010
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