麻烦帮助！应该是一个很简单的问题，但是超过我的能力范围，
报错内容如下
File "d:\代码\hw8_LSTM_学生包\tempCodeRunnerFile.py", line 41, in getitem
AttributeError: 'int' object has no attribute 'astype'
下面是完整的
Traceback (most recent call last):
File "d:\代码\hw8_LSTM_学生包\tempCodeRunnerFile.py", line 165, in <module>
train(net, device, train_loader, optimizer, epoch)
File "d:\代码\hw8_LSTM_学生包\tempCodeRunnerFile.py", line 146, in train
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__
data = self._next_data()
File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data
data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration
File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch
data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index]
File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in <listcomp>
data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index]
File "d:\代码\hw8_LSTM_学生包\tempCodeRunnerFile.py", line 41, in __getitem__
label = self.y[index].astype('int32')
AttributeError: 'int' object has no attribute 'astype'
这是代码
import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from utils import load_imdb_dataset, Accuracy
use_mlu = False
try:
import torch_mlu
import torch_mlu.core.mlu_model as ct
global ct
use_mlu = torch.mlu.is_available()
except:
use_mlu = False
if use_mlu:
device = torch.device('mlu:0')
else:
print("MLU is not available, use GPU/CPU instead.")
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device('cuda:0')
else:
device = torch.device('cpu')
X_train, y_train, X_test, y_test = load_imdb_dataset('data', nb_words=20000, test_split=0.2)
seq_Len = 200
vocab_size = len(X_train) + 1
class ImdbDataset(Dataset):
def __init__(self, X, y):
self.X = X
self.y = y
def __getitem__(self, index):
data = self.X[index]
data = np.concatenate([data[:seq_Len], [0] * (seq_Len - len(data))]).astype('int32')
label = self.y[index].astype('int32')
return data, label
def __len__(self):
return len(self.y)
class LSTM(nn.Module):
'''
手写lstm，可以用全连接层nn.Linear，不能直接用nn.LSTM
'''
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(LSTM, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
# LSTM层
self.Wi = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
self.Wf = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
self.Wo = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
self.Wc = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
def forward(self, x, hidden):
'''
x: 输入, shape: (seq_len, batch_size, input_size)
hidden: 隐藏状态, shape: (batch_size, hidden_size)
'''
seq_len, batch_size, input_size = x.size()
# 初始化cell state和hidden state
h = hidden
c = torch.zeros(batch_size, self.hidden_size).to(device)
# 遍历每个时间步
for t in range(seq_len):
# 获取当前时间步的输入和上一个时间步的隐藏状态
x_t = x[t]
h_t = h
# 合并输入和隐藏状态
combined = torch.cat((x_t, h_t), dim=1)
# 计算输入门、遗忘门、输出门和新的cell state
i = torch.sigmoid(self.Wi(combined))
f = torch.sigmoid(self.Wf(combined))
o = torch.sigmoid(self.Wo(combined))
c_tilde = torch.tanh(self.Wc(combined))
# 更新cell state和hidden state
c = f * c + i * c_tilde
h = o * torch.tanh(c)
return h, c
class Net(nn.Module):
'''
一层LSTM的文本分类模型
'''
def __init__(self, embedding_size=64, hidden_size=64, num_classes=2):
super(Net, self).__init__()
# 词嵌入层
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size)
# LSTM层
self.lstm = LSTM(input_size=embedding_size, hidden_size=hidden_size)
# 全连接层
self.fc1 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
def forward(self, x):
'''
x: 输入, shape: (seq_len, batch_size)
'''
# 词嵌入
x = self.embedding(x)
# LSTM层
hidden = torch.zeros(x.size(1), self.lstm.hidden_size).to(device)
output, _ = self.lstm(x, hidden)
# 全连接层
x = self.fc1(output[-1])
x = self.fc2(x)
return x
n_epoch = 5
batch_size = 64
print_freq = 2
train_dataset = ImdbDataset(X=X_train, y=y_train)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
net = Net()
metric = Accuracy()
print(net)
def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch):
model = model.to(device)
model.train()
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction="mean")
train_acc = 0
train_loss = 0
n_iter = 0
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
target = target.long()
data, target = data.to(device), target.to(device)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = loss_func(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
metric.update(output, target)
train_acc += metric.result()
train_loss += loss.item()
metric.reset()
n_iter += 1
print('Train Epoch: {} Loss: {:.6f} \t Acc: {:.6f}'.format(
epoch, train_loss / n_iter, train_acc / n_iter))
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=0.0)
for epoch in range(1, n_epoch + 1):
train(net, device, train_loader, optimizer, epoch)
把
label = self.y[index].astype('int32')
换成
label = int(self.y[index])
仅此报错而言：self.y里保存的是标签数据,是一个整数数组,并非numpy数组,所以不能用astype方法
label = self.y[index].astype('int32') 改成 label = int(self.y[index]) # 直接保存为整数
基于new bing部分指引作答：
根据报错信息，问题出现在ImdbDataset类的__getitem__方法中的以下两行代码：
data = np.concatenate([data[:seq_Len], [0] * (seq_Len - len(data))]).astype('int32')
label = self.y[index].astype('int32')
报错提示是AttributeError: 'int' object has no attribute 'astype'，意思是整数类型（int）没有astype属性。
这个错误可能是由于self.y[index]返回了一个整数值而不是一个可以使用astype方法的数组对象。
根据代码，self.y 是 ImdbDataset 类的构造函数参数 y。可能的问题是 y 参数传递给 ImdbDataset 类时的数据类型不正确，导致在 getitem 方法中访问 self.y[index] 时出现了问题。
请确保将 y_train 传递给 ImdbDataset 类的构造函数时是一个数组或可以进行索引操作的数据类型，例如列表或 NumPy 数组。
报错位置和原因，异常信息已经给出了。如果不是ImdbDataset类中方法的错误，那么就看看传入的数据是否有问题。
这段代码的问题出在Net类的forward方法中，LSTM层的输入应该是x[t],而不是x[t]。将self.lstm(x[t], hidden)修改为self.lstm(x[t], hidden)即可解决问题。以下是修改后的代码：
class Net(nn.Module):
'''
一层LSTM的文本分类模型
'''
def __init__(self, embedding_size=64, hidden_size=64, num_classes=2):
super(Net, self).__init__()
# 词嵌入层
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size)
# LSTM层
self.lstm = LSTM(input_size=embedding_size, hidden_size=hidden_size)
# 全连接层
self.fc1 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
def forward(self, x):
'''
x: 输入， shape: (seq_len, batch_size)
'''
# 词嵌入
x = self.embedding(x)
# LSTM层
hidden = torch.zeros(x.size(1), self.lstm.hidden_size).to(device)
output, _ = self.lstm(x[-1], hidden) # 将这一行修改为 self.lstm(x[-1], hidden)
# 全连接层
x = self.fc1(output[-1])
x = self.fc2(x)
return x
asType用法
https://www.py.cn/jishu/jichu/20667.html
这个错误是在运行一个代码文件时出现的。根据报错信息可以看到，错误发生在文件"d:\代码\hw8_LSTM_学生包\tempCodeRunnerFile.py"的第41行的getitem方法中。错误的类型是AttributeError，意味着在第41行的代码中出现了一个属性错误。
具体地说，错误是指在getitem方法中的label = self.y[index].astype('int32')这行代码中，int类型的对象没有astype属性，导致出现错误。
这个错误可能是由于self.y[index]的数据类型不正确导致的。根据代码的上下文，self.y[index]应该是一个数组或列表，但是它被当作一个int对象使用了。所以可以检查一下self.y的数据类型是否正确。
除此之外，还有一些其他的错误信息，但是这些错误是由于上述的问题导致的，所以解决了这个问题后，其他的错误也会被解决。
问题点: 表面上是属性错误，实际上是前面的数据处理,导致self.y不是NumPy数组.（拿着其他数据硬套模型）
处理方法:
①修改dataset的数据;
②label = self.y[index] # 移除.astype('int32')
这个错误是因为在py中，整型（int）没有astype属性，astype是numpy数组的方法，用于讲数组中的元素转换为指定的数据类型。
如果你想将一个整型转换为另一种类型，可以使用py内置的int（）或者float函数
将一个整数对象转换为浮点数，但是整数对象没有 astype 方法。
可以使用 Python 内置的 float() 函数来实现。例如：
num = 5
float_num = float(num)
print(float_num) # 输出 5.0
试试我这个修改，如果还不行的话，完整代码我看看
import numpy as np
self.y = np.array(self.y)
label = self.y[index]
self.y[index]是int类型，没有astype这个方法，用法不对
int数据类型，没有astype方法，但是你调用了这个方法，所以报错
错误已经提示你，你发生错误的代码是在着一行： label = self.y[index].astype('int32') 其中self.y[index]的取值结果是一个int类型的数据，而int类型的数据是没有astype这个方法的。所以解决方法就是把self.y[index]这个值打印输出下，看下它的类型是不是int类型的，是的话，那就说明你的取值有问题，或者从其他地方传过来的数据有问题。
根据你提供的代码和报错信息，问题出现在ImdbDataset类的__getitem__方法中的以下代码行：
label = self.y[index].astype('int32')
报错信息显示'int' object has no attribute 'astype'，这意味着self.y[index]是一个整数对象，而无法调用astype方法进行类型转换。
根据代码的逻辑，self.y应该是一个NumPy数组，但是在初始化ImdbDataset时，可能出现了一些问题导致self.y被赋值为整数而不是数组。
请检查load_imdb_dataset函数，确保它返回正确的X_train, y_train, X_test, y_test。确保y_train是一个NumPy数组，并且元素的数据类型是整数。
另外，如果你使用了自定义的load_imdb_dataset函数，请确保它正确加载和处理数据集，并返回正确的数据类型。
如果问题仍然存在，请提供load_imdb_dataset函数的实现代码，以便我更好地理解和解决问题。
以下答案参考newbing,回答由博主波罗歌编写：
报错信息提示了在代码的第41行出现了问题：
data = np.concatenate([data[:seq_Len], [0] * (seq_Len - len(data))]).astype('int32')
具体错误为AttributeError: 'int' object has no attribute 'astype'，也就是int对象没有astype属性。
根据代码的注释可知，这里是要将data数组转换为int32类型。而根据报错信息，data对象已经是一个int类型的对象，因此没有astype方法。
解决这个问题的方法是在转换之前，将data对象先转换为numpy数组类型，然后再进行转换为int32类型。修改代码如下：
data = np.asarray(data)
data = np.concatenate([data[:seq_Len], [0] * (seq_Len - len(data))]).astype('int32')
这样可以保证data对象首先被转换为numpy数组，然后再进行类型转换。希望这个解答能够帮到你！
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！