pytorch搭建网络测试时报错Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor...

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#pytorch #python

用pytorch搭建网络测试时，代码报错如下：
Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 ‘weight’

搭建的网络为AlexNet，测试代码如下

from torchvision import models

model = models.alexnet(pretrained=True)
x = np.random.rand(1,3,224,2
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pytorch Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2
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2018-07-17-pytorch-Expected-object-of-type-torch-DoubleTensor-argument
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09-06 120
title category layout tags date RuntimeError: Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 'weight'解决办法 dl pos...
解决PyTorch报错：RuntimeError: Expected object of type torch.cuda.FloatTensor but found type torch.FloatT
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torch.nn.functional.pad（Expected a value of type 'float' for argument 'value' but instead foundtype）
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pytorch常见错误 原因是输入变量是double 这时在输入后加一个“.float()”即可
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雕刻刀
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pytorch的运行错误及解决办法RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double...
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Expected object of type torch.cuda.FloatTensor but found type torch.cuda.DoubleTensor报错的分析
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### 将 `torch.cuda.FloatTensor` 转换为 `torch.cuda.HalfTensor` 的方法 在 PyTorch 中，可以通过 `.half()` 方法将张量从 `torch.cuda.FloatTensor` 转换为 `torch.cuda.HalfTensor`。此方法会将张量的数据类型转换为半精度浮点数（FP16），同时保持张量的设备不变。以下是具体的实现代码： ```python import torch # 创建一个 FloatTensor 并将其移动到 GPU 上 float_tensor = torch.randn(3, 3).cuda() # 将 FloatTensor 转换为 HalfTensor half_tensor = float_tensor.half() print("Original Tensor (Float):", float_tensor.dtype) # 输出: torch.float32 print("Converted Tensor (Half):", half_tensor.dtype) # 输出: torch.float16 ``` 转换后，`half_tensor` 的数据类型将是 `torch.cuda.HalfTensor`[^1]。 需要注意的是，半精度张量（`HalfTensor`）可能会导致数值范围和精度的损失，因此在模型训练或推理过程中需要确保支持 FP16 运算的硬件和软件环境。此外，某些操作可能不完全支持半精度张量，需谨慎使用[^2]。 ### 示例：在模型中应用半精度张量 如果需要将整个模型及其输入都转换为半精度，可以如下操作： ```python # 定义一个简单的模型 model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(4, 2), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(2, 1) ).cuda() # 将模型转换为半精度 model = model.half() # 创建输入张量并转换为半精度 input_tensor = torch.randn(5, 4).cuda().half() # 前向传播 output = model(input_tensor) print(output) ``` 通过上述方式，可以确保模型和输入张量都以半精度运行，从而减少内存占用并加速计算，尤其是在支持 FP16 的 GPU 上[^3]。
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