python - 如何在pytorch中将字符串列表转换为张量？

我正在研究分类问题，在这个问题中，我有一个字符串列表作为类标签，我想把它们转换成张量。到目前为止，我已经尝试使用numpy模块提供的numpy array函数将字符串列表转换为np.array。
truth = torch.from_numpy(np.array(truths))
但我有以下错误。
RuntimeError: can't convert a given np.ndarray to a tensor - it has an invalid type. The only supported types are: double, float, int64, int32, and uint8.
有人能提出另一种方法吗？谢谢

最佳答案

truth = [float(truths) for x in truths]
truth = np.asarray(truth)
truth = torch.from_numpy(truth)