关于Pycharm和PyTorch的一点小坑

最新推荐文章于 2025-04-15 15:16:10 发布

EdisonLeejt

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分类专栏： PyTorch 文章标签： pycharm pytorch python

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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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