博客讨论了在PyTorch中遇到的数据类型不一致导致的错误，特别是当两个输入数据分别表现为torch.cuda.float16和torch.cuda.float32时。作者指出，即使数据都在同一GPU上，不同数据类型的 tensor 也会引发问题。解决方案是将数据类型统一，例如通过data.to(torch.float16)转换为float16。同时，建议一般情况下避免改变数据类型，因为这可能导致混乱，float16主要是为了节省计算资源和GPU内存。在处理模型权重和输入数据类型不匹配时，可以考虑保持模型默认的float32类型，而不是使用model.half().float()。
device
首先是查看输入的两个数据的device是否一致，出现这种情况的原因可能是因为device不同导致的，可能在不同的GPU上。
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data.to(device)
通过这个设定一个device，然后将data转到device中，然后debug查看数据的device是否相同。
注意：numpy类型没有to这个方法，只有tensor才有！！！
type
在我这里，我的两个输入数据是在同一个cuda中，但是还是出错了，通过查看数据类型可以看出，一个是torch.cuda.float16，另一个是torch.cuda.float32，所以出现了上面的那个HalfTensor的错误。
通过这里，也知道了这个错误的原因了，正常是float32，所以HalfTensor就是float16了。找到原因，只需要改变数据类型为float16即可。
data.to(torch.float16)
转换之后，代码就成功运行了！！！
这里再多说一句，如果碰到类似的权重和输入的数据类型不一致的情况下，我们可以使用模型默认的方式进行计算，也就是初始化之后，不改变模型中的参数的类型，删去model.half().float()，则模型的默认类型就是float32。
这里还是建议一般情况下不要改变数据类型，会比较乱，这种float16就是在不影响精度的情况下，减少计算资源的占用，减少GPU内存占用。
关键还是数据类型的问题，以后还是要注意这种细节！！
扫一扫
3092
到【灌水乐园】发言
