TypeError: только целочисленные тензоры одного элемента могут быть преобразованы в индекс

n_inc = torch.tensor(1)
theta = torch.tensor(0.6109)
phi = torch.tensor(0)
k0 = torch.tensor(6.2832)


kinc = k0*n_inc*[torch.sin(theta)*torch.cos(phi),
                 torch.sin(theta)*torch.sin(phi), 
                 torch.cos(theta)]
print(kinc)

когда я запускаю код, он показывает следующее сообщение об ошибке:

TypeError: можно преобразовать только целочисленные тензоры одного элемента к индексу

Может ли кто-нибудь помочь мне решить эту проблему?

Спасибо @Hamza за указание на ошибку. Код работает с использованием Numpy. Не нашел прямого способа сделать это с помощью PyTorch.

'''

import numpy as np
import torch

theta = 0.6109
phi = 0.0
k0 = 6.2832
n_inc = 1.0

kinc = k0*n_inc*np.array([np.sin(theta)*np.cos(phi), 
                          np.sin(theta)*np.sin(phi), 
                          np.cos(theta)])
kinc = torch.tensor(kinc)
print(kinc)

'''

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
179
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Предполагая, что вы знаете, что когда вы умножаете список на число, список дублируется с количеством раз, эквивалентным этому числу. Это число должно быть целым числом, иначе вы получите ошибку, которая у вас была:

torch.tensor(0.6109)*[torch.sin(theta)*torch.cos(phi), #<--- it throws an error
                 torch.sin(theta)*torch.sin(phi), 
                 torch.cos(theta)]

Если вы хотите повторить список, вам нужно только умножить список на целочисленный тензор, а не на тензор с плавающей запятой.

Если вы хотите умножить целочисленный тензор на каждый элемент в списке. Вы должны только преобразовать список в массив NumPy:

kinc = k0*n_inc*np.array([torch.sin(theta)*torch.cos(phi), #<- NumPy array not a list
                 torch.sin(theta)*torch.sin(phi), 
                 torch.cos(theta)])

Вам не нужно преобразовывать sin и cos в тип NumPy.

Да, ты прав. Я смог сделать это с помощью массива NumPy, а затем преобразовать результат в тензор факела. Есть ли способ сделать это напрямую с PyTorch?

galib 15.02.2023 22:47

@galib Ваша логика неверна, как вы хотите повторить список с 0,678 раза? Как вы это сделали с numpy? Я думаю, вам следует добавить к своему вопросу, как вы это сделали с помощью numpy, чтобы понять, что вы пытаетесь сделать, и иметь возможность изменить свой ответ на Pytorch.

Hamzah 15.02.2023 23:56

извини. Возможно, вы не поняли этого из-за моей формулировки. Я добавил код Numpy

galib 16.02.2023 00:27

Другие вопросы по теме