解决方法是将用到的数据进行类型转换:
原来:
prediction, h_state = rnn(x, h_state)
加上类型转换:
x = torch.tensor(x, dtype=torch.float32)
prediction, h_state = rnn(x, h_state)
本文介绍在PyTorch框架中,如何通过数据类型转换解决运行时错误。具体方法是在输入数据前使用torch.tensor函数,并指定dtype参数为torch.float32,确保数据类型与模型兼容。
解决方法是将用到的数据进行类型转换:
原来:
prediction, h_state = rnn(x, h_state)
加上类型转换:
x = torch.tensor(x, dtype=torch.float32)
prediction, h_state = rnn(x, h_state)
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