tensor(): argument ‘dtype‘ must be torch.dtype, not torch.tensortype

最新推荐文章于 2025-10-16 19:34:44 发布
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#pytorch #深度学习 #Tensor

本文介绍了在PyTorch中遇到的TypeError问题，重点解析了torch.dtype和torch.tensortype的区别。torch.dtype用于指定数据类型，而torch.tensortype是过时的构造器。在创建张量时，应当使用正确的dtype，如torch.float32、torch.int64等，避免使用torch.tensortype。理解这些数据类型对于高效和正确地编写PyTorch代码至关重要。

torch.dtype和torch.tensortype的区别。
最近调试代码，报错TypeError: tensor(): argument ‘dtype’ must be torch.dtype, not torch.tensortype，原因则是因为在dtype参数中错误的传递了torch.tensortype。
PyTorch有十二种不同的数据类型，简单来说，torch.dtype是现行描述数据类型的形式，存在着Legacy Constructors，他们之间的对应关系如下：

Data type

dtype

Legacy Constructors

32-bit floating point

torch.float32 or torch.float

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TypeError: tensor(): argument ‘dtype‘ must be torch.dtype, not type/Difference between `torch.dtype`
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两栏布局
weixin_43699303的博客
01-16 405
源代码如下：
TypeError: tensor(): argument ‘dtype‘ must be torch.dtype, not type
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TypeError: tensor(): argument ‘dtype‘ must be torch.dtype, not type
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运行yolov10训练时，TypeError: set_autocast_dtype(): argument 'dtype' (position 2) must be torch.dtype, not bool。找到出错的语句，发现是torch.amp.autocast('cuda', False)；将其改为torch.amp.autocast('cuda', None)，完美解决！被错误地传入了布尔值（True/False），而该参数需要的是。根据错误信息，问题出在调用。
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TypeError: tensor(): argument 'dtype' must be torch.dtype, not type 这个新错误是因为在调用`torch.tensor()`时，传递给`dtype`参数的值不是一个`torch.dtype`对象，而是一个类型（比如Python内置类型`float`...
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