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我是 Pytorch 的初学者。我正在尝试引用 Pytorch 教程编写 CNN 代码。下面是代码的一部分,但它显示错误“RuntimeError:变量数据必须是张量,但得到了列表”。我尝试将输入数据转换为张量,但效果不佳。如果有人知道解决方案,请帮助我......
def read_labels(file):
dic = {}
with open(file) as f:
reader = f
for row in reader:
dic[row.split(",")[0]] = row.split(",")[1].rstrip() #rstrip(): eliminate "\n"
return dic
image_names= os.listdir("./train_mini")
label_dic = read_labels("labels.csv")
names =[]
labels = []
images =[]
for name in image_names[1:]:
images.append(cv2.imread("./train_mini/"+name))
labels.append(label_dic[os.path.splitext(name)[0]])
"""
Data distribution
"""
N = len(images)
N_train = int(N * 0.7)
N_test = int(N*0.2)
X_train, X_tmp, Y_train, Y_tmp = train_test_split(images, labels, train_size=N_train)
X_validation, X_test, Y_validation, Y_test = train_test_split(X_tmp, Y_tmp, test_size=N_test)
"""
Model Definition
"""
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.head = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=10,
kernel_size=5, stride=1),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
nn.ReLU())
self.tail = nn.Sequential(
nn.Linear(320, 50),
nn.ReLU(),
nn.Linear(50, 10))
def forward(self, x):
x = self.head(x)
x = x.view(-1, 320)
x = self.tail(x)
return F.log_softmax(x)
CNN = CNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(CNN.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
"""
Training
"""
batch_size = 50
for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times
running_loss = 0.0
for i in range(N / batch_size):
#for i, data in enumerate(trainloader, 0):
batch = batch_size * i
# get the inputs
images_batch = X_train[batch:batch + batch_size]
labels_batch = Y_train[batch:batch + batch_size]
# wrap them in Variable
images_batch, labels_batch = Variable(images_batch), Variable(labels_batch)
# zero the parameter gradients
optimizer.zero_grad()
# forward + backward + optimize
outputs = CNN(images_batch)
loss = criterion(outputs, labels_batch)
loss.backward()
optimizer.step()
# print statistics
running_loss += loss.data[0]
if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
这里发生错误
# wrap them in Variable
images_batch, labels_batch = Variable(images_batch), Variable(labels_batch)
最佳答案
如果我的猜测是正确的,您可能会在以下行中收到错误。
# wrap them in Variable
images_batch, labels_batch = Variable(images_batch), Variable(labels_batch)
这意味着,images_batch
和/或labels_batch
是列表。您可以简单地将它们转换为 numpy 数组,然后转换为张量,如下所示。
# wrap them in Variable
images_batch = torch.from_numpy(numpy.array(images_batch))
labels_batch = torch.from_numpy(numpy.array(labels_batch))
应该能解决你的问题。
<小时/>编辑:如果您在运行上述代码片段时遇到以下错误:
"RuntimeError: can't convert a given np.ndarray to a tensor - it has an invalid type. The only supported types are: double, float, int64, int32, and uint8."
您可以通过指定数据类型来创建 numpy 数组。例如,
images_batch = torch.from_numpy(numpy.array(images_batch, dtype='int32'))
我假设images_batch
包含图像的像素信息,所以我使用int32
。欲了解更多信息,请参阅official documentation .
关于python - Pytorch:如何将数据转换为张量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47272971/
已关闭。此问题不符合Stack Overflow guidelines 。目前不接受答案。 这个问题似乎与 help center 中定义的范围内的编程无关。 . 已关闭 3 年前。 此帖子于去年编辑
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!