报错：使用BCEWithLogitsLoss()时RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type

最新推荐文章于 2024-11-15 18:01:33 发布
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在代码中遇到了一个`RuntimeError`，问题在于尝试将浮点型结果转换为长整型，但该操作不被支持。解决方案是将`y_gt`转换为浮点型再进行计算，如`test_loss=criterion(y_pred,y_gt.float()).item()`。这涉及到Python数据类型转换和深度学习损失函数的正确使用。

RuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type long
改为：

test_loss = criterion(y_pred, y_gt.float()).item()
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YOLOv5训练报错：result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64
不佛的博客
04-24 1491
【代码】YOLOv5训练报错：result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64。
解决Yolov5的RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type long int 问题
kay_545
01-05 4343
Yolov5运行时出现RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type long int 问题
使用BCEWithLogitsLoss()时RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type Long
langtaosha1996的博客
11-20 2万+
使用BCEWithLogitsLoss()时RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type Long 使用BCEWithLogitsLoss(output，target),output 为float类型，target为int64，报错RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type Long 参考提问，提到
成功解决使用BCEWithLogitsLoss()时RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type L
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-08 2868
🚀【技术大揭秘】告别BCEWithLogitsLoss的RuntimeError！🔍 你是否曾被PyTorch中的`RuntimeError`困扰？特别是在使用`BCEWithLogitsLoss()`时遇到的“Float转Long”问题？😱别怕，本文带你通俗易懂地解决这个头疼的难题！从问题根源到解决方案，再到举一反三，让你彻底掌握数据类型匹配的奥秘。🤔更有深入学习与实践应用环节，助你成为深度学习达人！📚快来跟我一起，轻松搞定数据类型问题，共同进步吧！#BCEWithLogitsLoss
RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type Long
weixin_36670529的博客
03-04 1万+
使用BCEWithLogitsLoss()时RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type Long 使用BCEWithLogitsLoss(output，target),output 为float类型，target为int64，报错RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type Long 参考提问，提到
解决yolov5错误：RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64
m0_69290797的博客
12-03 3344
在运行yolov5 train.py时出现了这个错误\n\n解决方式：\n\n将loss.py中gain = torch.ones(7, device=targets.device)改为gain = torch.ones(7, device=targets.device).long()即可。原因是新版本的torch无法自动执行此转换，旧版本torch可以。
YOLOV5报错：RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type long int
limengshi138392的博客
10-24 2574
【代码】YOLOV5报错：RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type long int。
yolo中RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64的解决方法
sjjg129的博客
05-21 1130
yolo中RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64的解决方法
【Error Logs】YoloV5出现RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output
写写平时的技术与感想
11-28 5363
其实我也玩不明白，也是网上东抄抄，西看看，就纯记录。
【纠错】RuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type long int
qq_43573527的博客
09-18 1万+
RuntimeError: 结果类型Float无法强制转换为所需的输出类型long int。：新版本的torch无法自动执行转换操作，而旧版本可以。：定位报错语句，确定参与计算的对象的数据类型，统一数据类型。
训练YOLOv5 6.0 时报错：result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64
qq_44540109的博客
08-27 301
gain = torch.ones(7, device=targets.device).long()
RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64报错解决方法
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Yolop报错：RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64
【纠错-已解决】RuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type long int
mmh_Wall的博客
11-15 1375
此时我们发现不报错，可以正常执行，那么显而易见，是做in-place操作时出现了错误，而不是运算过程出现问题，因为此时的in-place操作不涉及类型转换但涉及计算！结果喜人，并没有出现报错，但其数据类型依然没有出现我们期待的‘向上兼容’，即float32的tensor并没有因为in-place操作而转换为float64型。那么我们进一步思考，是只有long->float转换时出现问题吗？我们让float64对float32进行in-place操作，看是否会出现报错，若不会，一同检查其数据类型。
用fairseq出现result type Float can‘t be cast to the desired output type long
lonelyorvulgar的博客
11-28 691
result type Float can't be cast to the desired output type long
YOLOR报错：RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64
m0_59732626的博客
08-07 910
错误提示指出无法将浮点数类型（Float）转换为所需的输出类型（__int64）这样修改后，应该就能够正确运行代码了。
解决错误：RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64
qq_39195736的博客
12-08 2万+
RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64
RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type Long
最新发布
03-29
### 关于 PyTorch 中 `RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type Long` 的解决方案 此错误通常表明在操作过程中尝试将浮点数 (Float) 类型的数据强制转换为整数 (Long) 类型，而这种转换无法自动完成。以下是可能的原因以及对应的解决方法： #### 原因分析 1. **索引操作中的数据类型不匹配** 如果使用浮点数作为索引来访问张量，则会触发该错误。PyTorch 要求用于索引的张量必须是整数类型（如 `torch.long` 或 `torch.int64`）。如果提供了浮点类型的张量，则会出现上述错误[^1]。 2. **函数参数的数据类型冲突** 某些 PyTorch 函数期望特定的数据类型输入。例如，在调用 `gather`, `index_select` 等函数时，指定的索引张量应为整数类型而非浮点类型[^3]。 3. **隐式类型转换失败** 当执行涉及多个张量的操作时，如果其中一个张量为浮点类型，另一个为整数类型，可能导致隐式的类型转换失败。这尤其常见于算术运算或逻辑判断中[^2]。 --- #### 解决方案 针对以上原因，可以采取以下措施来解决问题： 1. **显式转换数据类型** 使用 `.long()` 方法将浮点张量转换为整数张量。例如： ```python float_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) long_tensor = float_tensor.long() # 将浮点张量转换为整数张量 ``` 2. **检查并修正索引操作** 确保任何用于索引的变量都已被正确地转换为整数类型。例如： ```python indices = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0]).long() tensor = torch.rand(3, 3) selected_elements = tensor[indices] ``` 3. **调整函数参数类型** 对于需要整数类型输入的函数（如 `scatter_`, `gather`），确保传递的参数已经过适当转换。例如： ```python input_tensor = torch.randn(3, 3) index_tensor = torch.tensor([[0], [1], [2]]).long() # 显式转换为 long 类型 value_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) output_tensor = input_tensor.scatter_(1, index_tensor, value_tensor) ``` 4. **调试代码以定位具体问题** 添加断点或打印语句，确认哪些部分存在数据类型不一致的情况。通过逐步排查，找到引发错误的具体位置，并应用相应的修复策略。 --- #### 示例代码片段 下面是一个完整的例子，展示如何避免此类错误的发生： ```python import torch # 创建一个随机张量 tensor_a = torch.randn(5) # 错误示范：试图用浮点数作为索引 try: invalid_index = torch.tensor([0.0, 1.0]) # 浮点类型 result = tensor_a[invalid_index] # 这里会抛出 RuntimeError except RuntimeError as e: print(f"捕获到错误: {e}") # 正确做法：先将索引转换为整数类型 valid_index = invalid_index.long() # 转换为 long 类型 correct_result = tensor_a[valid_index] print("成功获取结果:", correct_result) ``` --- ### 总结 为了防止 `RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type Long` 发生，需注意以下几点： - 随时留意张量之间的数据类型一致性； - 在必要时主动进行类型转换； - 审查代码逻辑，尤其是涉及到索引或复杂张量操作的部分。
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