Pytorch数据类型/维度混淆类型错误：'；张量'；对象不可调用

这段代码最初是用numpy编写的，我试图通过在Pytork中重写来利用GPU计算，但由于我是Pytork的新手，我遇到了很多问题。首先，我被张量的维数弄糊涂了。有时在对张量进行操作后，只有转置张量才能解决问题，我是否可以停止执行.t（）？这里的主要问题是，在行ar=torch.stack…中出现错误“TypeError:“Tensor”对象不可调用”。如有任何建议/更正，将不胜感激。Thxxx

def vec_datastr(vector):

    vector = vector.float()
    # Find the indices corresponding to non-zero entries
    index = torch.nonzero(vector)
    index = index.t()

    # Compute probability
    prob = vector ** 2
    if torch.sum(prob) == 0:
        prob = 0
    else:
        prob = prob / torch.sum(prob)

    d = depth(vector)
    CumProb = torch.ones((2**d-len(prob.t()),1), device ='cuda')
    cp = torch.cumsum(prob, dim=0)
    cp = cp.reshape((len(cp.t()),1))
    CumProb = torch.cat((cp, CumProb),0)
    vector = vector.t()
    prob = prob.t()

    ar = torch.stack((index, vector([index,1]), prob([index, 1]), CumProb([index, 1]))) # Problems occur here
    ar = ar.reshape((len(index), 4))

    # Store the data as a 4-dimensional array
    output = dict()
    output = {'index':ar[:,0], 'value': ar[:,1], 'prob':ar[:,2], 'CumProb': ar[:,3]}

    return output

向量

的类型为

火炬.张量

。它没有定义调用。您选择的是

vector（…）

（

vector（[index，1]）

），而您应该像这样直接切片数据：

vector[index，1]

。同样适用于

prob

和

CumProb

不知何故，您可以使用

ar[：，0]

正确地为

ar

执行此操作，因此这可能是一个打字错误

ar = torch.stack(
    (index, vector([index, 1]), prob([index, 1]), CumProb([index, 1]))
)  # Problems occur here