张量元组答案

【问题标题】：Tuple of Tensors张量元组
【发布时间】：2021-10-06 14:51:21
【问题描述】：

我最近问了这个问题的一部分。我正在构建一个聊天机器人，并且有一个功能会产生问题。函数如下：

def variable_from_sentence(sentence):
  vec, length = indexes_from_sentence(sentence)
  inputs = [vec]
  lengths_inputs = [length]
  if hp.cuda:
    batch_inputs = Variable(torch.stack(torch.Tensor(inputs),1).cuda())
  else:
    batch_inputs = Variable(torch.stack(torch.Tensor(inputs),1))
  return batch_inputs, lengths_inputs

但是当我尝试运行聊天机器人代码时，它给了我这个错误：

stack(): 参数“张量”（位置 1）必须是张量的元组，而不是张量

出于这个原因，我修复了这样的功能：

def variable_from_sentence(sentence):
  vec, length = indexes_from_sentence(sentence)
  inputs = [vec]
  lengths_inputs = [length]
  if hp.cuda:
    batch_inputs = torch.stack(inputs, 1).cuda()
  else:
    batch_inputs = torch.stack(inputs, 1)
  return batch_inputs, lengths_inputs

但它仍然给我错误，错误是这样的：

TypeError：预期张量作为参数 0 中的元素 0，但得到了列表

在这种情况下我现在该怎么办？

【问题讨论】：

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@Ivan 对不起，伙计。我还在学习这个社区的规则。你能在这里解释一下解决方案吗？
vec和length有哪些类型？
@Ivan 长度必须是整数，我不确定 vec 。
@Ivan 我查过了。它们都是整数

标签： pytorch tuples tensor

【解决方案1】：

由于vec和length都是整数，所以可以直接使用torch.tensor：

def variable_from_sentence(sentence):
    vec, length = indexes_from_sentence(sentence)
    inputs = [vec]
    lengths_inputs = [length]
    if hp.cuda:
        batch_inputs = torch.tensor(inputs, device='cuda')
    else:
        batch_inputs = torch.tensor(inputs)
    return batch_inputs, lengths_inputs

【讨论】：

谢谢伙计。如果 vec= list 的类型和 length= int 的类型，您能否提供解决方案？
那么你会做torch.tensor(vec)和torch.tensor([length])。
所以它会是这样的：- inputs= torch.tensor(vec) 和 length_inputs = torch.tensor([length]) 。像这样？
确实，torch.tensor 需要一个 list 或 tuple。
谢谢伙计。我很感激你。