Test_data = torch.from_numpy(np.array(Test_data)).type(torch.complex64)
# Test_data = torch.tensor(Test_data, dtype = torch.complex64)
在 pycharm 上可以运行，但是服务器出现问题
服务器运行程序时出现问题：
TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.complex128. The only supported types are: float64, float32, float16, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.
由于读入的numpy数组里的元素是object类型，无法将这种类型转换成tensor。
所以，将numpy数组进行强制类型转换成float类型（或者任何pytorch支持的类型：float64, float32, float16, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool）即可。
修改1：
Test_data = torch.from_numpy(np.array(Test_data)).to(torch.complex64)
同样的错误
重点应该是 torch.from_numpy(np.array(Test_data))不可行
总结：应该是不行的
python - TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.complex128. The only supported types are: float64, float 32 - Stack Overflow
应该把复数数据整合成 两维实数数据
Complex Numbers — PyTorch 1.9.1 documentation
