关于Pycharm和PyTorch的一点小坑

在使用PyCharm进行PyTorch编程时,遇到一个关于数据类型的提示错误。从numpy数组转化为PyTorch tensor时,PyCharm提示参数不匹配,但实际上代码可以正常运行。问题出在PyCharm对于`torch.tensor()`的理解,虽然它能接受数组并创建Tensor,但在某些情况下会给出错误提示。解决方法是明确指定数据类型,将DoubleTensor转为FloatTensor以符合模型输入要求,但PyCharm仍然显示错误提示。最终通过代码妥协实现无误运行。

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首先,我使用numpy创建一个ndarray数组:

>>>a = np.array([1.0,2.0])
>>>a.dtye
dtype('float64')

这没什么问题,可以看出numpy默认创建的浮点数类型是float64
接下来,我将ndarray数组转化成PyTroch的tensor

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