TypeError: linear(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

错误：TypeError: linear(): argument ‘input’ (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

这个错误通常表示您在使用torch.nn.Linear()函数时，将一个numpy数组传递给了该函数，而不是一个Tensor对象。

torch.nn.Linear()函数是用于创建线性层的函数。在PyTorch中，所有的操作都必须使用Tensor对象来完成，因此如果您传递了一个numpy数组而不是Tensor对象，就会出现这个错误。

为了解决这个问题，您需要将您的numpy数组转换为Tensor对象。您可以使用torch.from_numpy()函数将numpy数组转换为Tensor对象，如下所示：

import torch

# 定义一个numpy数组
my_numpy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将numpy数组转换为Tensor对象
my_tensor = torch.from_numpy(my_numpy_array)

# 使用torch.nn.Linear()函数，并传递Tensor对象作为输入
linear_layer = torch.nn.Linear(in_features=5, out_features=10)
output = linear_layer(my_tensor)

在这个例子中，我们首先定义了一个numpy数组my_numpy_array，然后使用torch.from_numpy()函数将其转换为Tensor对象my_tensor。接下来，我们使用torch.nn.Linear()函数创建一个线性层，并将my_tensor作为输入。注意，我们在创建线性层时指定了输入维度in_features=5，这是因为my_tensor有5个元素。最后，我们计算了线性层的输出，并将结果保存在变量output中。

通过这种方式，您就可以将numpy数组转换为Tensor对象，并在torch.nn.Linear()函数中使用它们了。