小编Oma*_*ziz的帖子

我有张量列表，每个张量都有不同的大小，如何使用 pytroch 将此张量列表转换为张量

有关更多信息，我的列表包含张量，每个张量都有不同的大小，例如第一个张量大小是 torch.Size([76080, 38])

其他张量的形状在第二个元素中会有所不同，例如列表中的第二个张量是 torch.Size([76080, 36])

当我使用 torch.tensor(x) 我得到一个错误 ValueError: only one element tensors can be convert to Python scalars

我想使用 skorch 在 Pytorch 中应用交叉验证，所以我准备了我的模型和我的 tensorDataset，它返回（图像、标题和标题长度），所以它有 X 和 Y，所以我无法在方法中设置 Y

net.fit(dataset)

但是当我尝试时出现错误：

ValueError: Stratified CV 需要明确传递一个合适的 y

这是我的代码的一部分：

start = time.time()
net = NeuralNetClassifier(
        decoder, criterion= nn.CrossEntropyLoss,
        max_epochs=args.epochs,
        lr=args.lr,
        optimizer=optim.SGD,
        device='cuda',  # uncomment this to train with CUDA
       )
net.fit(dataset, y=None)
end = time.time()

当我使用它拉取子模块时，git submodule update --init --force --remote它会创建包含 git diff 的新文件

diff --git a/app/Services/Payment b/app/Services/Payment
index 72602bc..a726378 160000
--- a/app/Services/Payment
+++ b/app/Services/Payment
@@ -1 +1 @@
-Subproject commit 72602bc5d9e7cef136043791242dfdcfd979370c
+Subproject commit a7263787e5515abe18e7cfe76af0f26d9f62ceb4

我不知道这些文件是什么以及如何删除它们，当我删除它们时，sobmodule 签出到旧的提交