无法将列表转换为数组:ValueError:只能将一个元素张量转换为Python标量

2024-04-19 22:24:24 发布

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我目前正在使用PyTorch框架,并试图理解外国代码。我遇到索引问题,想打印列表的形状。
这样做的唯一方法(据Google告诉我的)是将列表转换为numpy数组,然后使用numpy.ndarray.shape()获取形状。

但是试图将列表转换为数组时,我得到了一个ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars

我的列表是一个转换的PyTorch张量(list(pytorchTensor)),看起来有点像这样:

[tensor([[-0.2781, -0.2567, -0.2353, ..., -0.9640, -0.9855, -1.0069],
[-0.2781, -0.2567, -0.2353, ..., -1.0069, -1.0283, -1.0927],
[-0.2567, -0.2567, -0.2138, ..., -1.0712, -1.1141, -1.1784],
...,
[-0.6640, -0.6425, -0.6211, ..., -1.0712, -1.1141, -1.0927],
[-0.6640, -0.6425, -0.5997, ..., -0.9426, -0.9640, -0.9640],
[-0.6640, -0.6425, -0.5997, ..., -0.9640, -0.9426, -0.9426]]), tensor([[-0.0769, -0.0980, -0.076 9, ..., -0.9388, -0.9598, -0.9808],
[-0.0559, -0.0769, -0.0980, ..., -0.9598, -1.0018, -1.0228],
[-0.0559, -0.0769, -0.0769, ..., -1.0228, -1.0439, -1.0859],
...,
[-0.4973, -0.4973, -0.4973, ..., -1.0018, -1.0439, -1.0228],
[-0.4973, -0.4973, -0.4973, ..., -0.8757, -0.9177, -0.9177],
[-0.4973, -0.4973, -0.4973, ..., -0.9177, -0.8967, -0.8967]]), tensor([[-0.1313, -0.1313, -0.110 0, ..., -0.8115, -0.8328, -0.8753],
[-0.1313, -0.1525, -0.1313, ..., -0.8541, -0.8966, -0.9391],
[-0.1100, -0.1313, -0.1100, ..., -0.9391, -0.9816, -1.0666],
...,
[-0.4502, -0.4714, -0.4502, ..., -0.8966, -0.8966, -0.8966],
[-0.4502, -0.4714, -0.4502, ..., -0.8115, -0.8115, -0.7903],
[-0.4502, -0.4714, -0.4502, ..., -0.8115, -0.7690, -0.7690]])]

有没有办法在不将列表转换为numpy数组的情况下获得列表的形状?


Tags: 方法代码numpy框架only列表googlepytorch
2条回答

你好像有张张量表。对于每个张量,您可以看到它的^{}(不需要转换为list/numpy)。如果坚持,可以使用^{}将张量转换为numpy数组:

返回张量形状列表:

>> [t.size() for t in my_list_of_tensors]

返回numpy数组的列表:

>> [t.numpy() for t in my_list_of_tensors]

在性能方面,最好避免将张量转换成numpy数组,因为这可能会导致设备/主机内存的同步。如果只需要检查张量的shape,请使用size()函数。

将pytorch张量转换为numpy数组的最简单方法是:

nparray = tensor.numpy()

另外,对于尺寸和形状:

tensor_size = tensor.size()
tensor_shape = tensor.shape()
tensor_size
>>> (1080)
tensor_shape
>>> (32, 3, 128, 128)

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