最近在使用 sequitur库 快速搭建自编码器时遇到 RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

涉及代码
import torch
from sequitur.models import LINEAR_AE
model = LINEAR_AE(
input_dim=300,
encoding_dim=20,
h_dims=[120, 60],
h_activ=None,
out_activ=None
)
model

错误的意思是期待的张量类型是double但是输入的是float(有时候这个提示不一定是准确的,但归根就是类型错误),可以将所有的层的输入输出类型打印出来:
for name, param in model.named_parameters():
print(name,'-->',param.type(),'-->',param.dtype,'-->',param.shape)
发现全部都是tensor.float32 类型,再检查一下自己的输入数据类型,发现不对,使用类型转换 valset = torch.tensor(valset,dtype=torch.float) 即可。
# 构建模型
class Net(nn.Module):
# 实例化模型
net = Net()
# 查看模型的各层的尺寸
for name,parameters in net.named_parameters():
print(name,':',parameters.size())
本文介绍了解决Sequitur库中搭建自编码器时遇到的RuntimeError问题,该错误源于期望的张量类型为double而实际为float。通过检查并调整输入数据类型,确保所有张量类型一致,最终解决了此问题。

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