我在尝试创建一个模型时，遇到了一个运行时错误：“具有多个值的张量的布尔值不明确”。我已经查看了其他帖子，但没有找到有效的解决方案，所以这里是我自己的尝试。
我正在按照一个教程进行操作，该教程使用的是教程数据集。代码如下所示：
#%% import filedf = pd.read_csv('coordinates.csv', sep='\;', engine='python')df#%% cleanupdf=df[[ 'CATEGORY','LEFT_ANGLE']]print(df)df.apply(pd.to_numeric)#%%from tkinter import Variableimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerdef sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data)-seq_length-1): _x = data[i:(i+seq_length)] _y = data[i+seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x),np.array(y)#%%sc = MinMaxScaler()training_data = sc.fit_transform(df)seq_length = 4x, y = sliding_windows(training_data, seq_length)train_size = int(len(y) * 0.67)test_size = len(y) - train_sizedataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x)))dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y)))trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[0:train_size])))trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[0:train_size])))testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)])))testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)])))这是我想要用于训练的数据框和错误信息：
[300 rows x 2 columns]6CATEGORY LEFT_ANGLE0 0 1601 0 1622 0 1603 0 1574 0 146... ... ...295 4 163296 4 176297 4 132298 4 150299 4 176300 rows × 2 columnsCleanup done---------------------------------------------------------------------------RuntimeError Traceback (most recent call last)<ipython-input-12-2bfe2346f838> in <module> 8 test_size = len(y) - train_size 9 ---> 10 dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) 11 dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) 12 331 raise TypeError("name must be a string") 332 global _varnum--> 333 if not master: 334 master = _default_root 335 self._root = master._root()RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous首先，我不明白Variable类是做什么用的，以及为什么张量不接受我的数组。希望有人能帮我。提前感谢，如果我的英语不好，请原谅。
回答：
简短回答：
移除Variable()
解释：
我认为你的答案就在你的问题中。如果你不知道Variable是什么，为什么要使用它？更重要的是，你是从tkinter导入的，这是一个界面包，我很确定这不是你想要的。
你想要的是使用来自torch的Variable。我在文档中寻找它，但实际上它已经被废弃了，torch中的Variable()API现在返回一个张量，所以它不再有用。参见这里
