torch中与tensor相关的bug

最新推荐文章于 2024-08-13 01:05:25 发布
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本文介绍了在使用PyTorch框架时遇到的一个常见错误：“expected type torch.FloatTensor but got torch.cuda.FloatTensor”。该错误通常发生在两个不同设备上的张量进行操作时。文章提供了一个简单的解决方案：确保所有参与运算的张量都在相同的设备上，例如通过调用 `.cuda()` 方法将张量转移到GPU上。

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1.expected type torch.FloatTensor but got torch.cuda.FloatTensor

查看了代码，是有个初始化的tensor是在cpu上的，相加的另一个tensor是在cuda上的。

修改：增加.cuda()

initial_hidden_state = initial_hidden_state.cuda()

ImportError: ‘SparseTensor‘ requires ‘torch-sparse‘
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08-09 1152
安装好 `torch-geometric` 、 `torch` 和 `torch-sparse` 之后，运行从 `Github` 拷贝下来的图神经网络项目出现如下问题 `ImportError: 'SparseTensor' requires 'torch-sparse'`
unable to get repr for class ‘torch.tensor‘
jacke121的专栏
04-11 1万+
unable to get repr for class 'torch.tensor'
分享两个神奇的 在pytorch中随意使用.cuda() 可能出现的BUG
g534441921的博客
09-15 7722
RuntimeError: Only Tensors created explicitly by the user (graph leaves) support the deepcopy protocol at the moment 这是在如下场景中可能出现的问题 表面看上去没有任何问题，但却会出现标题中的BUG。 Expected device cuda:0 and dtype Float but got device cpu and dtype Float 这是在梯度反向传播时的报错，注意此时看上去所
pytorch一天速成第一部分——基础入门Tensor和cuda
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
03-09 2179
PyTorch是什么? 这是一个基于Python的科学计算包，其旨在服务两类场合： 替代numpy发挥GPU潜能 一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台 导入包和版本查询 import torch import torch.nn as nn import torchvision print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) ...
[pytorch] Expected torch.LongTensor but found type torch.cuda.LongTensor for argument#4
nc101100的博客
06-03 992
RuntimeError: Expected object of type torch.LongTensor but found type torch.cuda.LongTensor for argument #4 ‘other’ 错误定位 predicted_nclass = torch.LongTensor(1800, 85) output_avg = (output[0][0] + output[0][1] + output[0][2]) / 3 predicted_nclass[start:end
invalid gradient at index 0 - expected type TensorOptions
yayayamaomaoya的博客
12-25 1万+
问题描述 Traceback (most recent call last): File “D:\python\modelsmy\saliencymap.py”, line 24, in compute_jacobian output.backward(mask, retain_graph=True) RuntimeError: invalid gradient at index 0 - expected type TensorOptions(dtype=float, device=cuda:0, layo
torch中常见的错误信息
weixin_61745097的博客
11-12 5003
torch中运行过程中的常见的错误信息的分析与解决方案，希望可以帮到大家。
Torch tensor.gather()学习
律己且好学，才能保证不坠入愤世嫉俗之列。
04-16 6132
最近在学习Pytorch的时候遇见了一个很棘手的函数gather，之前也转载了一个博客，但是也似懂非懂的，今天在此总结下，以便后续需要~ 首先贴一下官方的介绍： torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor Gathers values along an axis specified by dim.（沿着dim指定的轴聚集 s值。） Fo...
pytorch学习（十六）：终——解释一些bug
weixin_52307528的博客
08-13 598
是 PyTorch 中用于创建张量的基本函数。：这里 H 是高度，W 是宽度，C 是颜色通道数（例如，RGB 图像有 3 个通道）。这种转换是因为 PyTorch 期望的输入张量维度顺序是通道数在前（C x H x W），而 PIL 图像和 NumPy ndarray 的默认维度顺序是高度在前（H x W x C）。：当你处理图像数据时，特别是在数据加载和预处理阶段，你需要将图像数据（无论是 PIL 图像还是 NumPy ndarray）转换为 PyTorch 张量，并准备它们以供模型训练或推理使用。
深入Pytorch中的Tensor，梯度以及权重
NeilPy的博客
08-08 2万+
前言 我们在使用pytorch搭建模型的时候，一般只关注模型的forward前向传播，backward后向传播过程中，模型梯度的计算以及参数的更新都是pytorch框架后台自动进行计算的，那么有的时候就会思考，pytorch到底是怎么进行计算的，产生的这些梯度以及参数是如何保存的，而我们想要访问又可以怎样来访问。带着这些疑问，我们来一一解开这些神秘的面纱。 Tensor的grad属性 首先我们从T...
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这篇博客就用来记录在使用pytorch时遇到的BUG，虽然年纪大了，但是调出BUG还是令人兴奋^_^! BUG1： 在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch...
Pytorch 类型错误：Expected object of type torch.FloatTensor but found type torch.cuda.FloatTensor.
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Expected object of type torch.FloatTensor but found type torch.cuda.FloatTensor Pytorcht调试过程中，将数据传入模型，进行计算。出现这个error，表明你的数据格式有问题。也许模型是GPU上的，参数是CPU类型。也许模型是CPU，参数是GPU类型。这是由于用了.cuda()进行转换。两个方法可以解决。 1....
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主要介绍一些pytorch框架常用的方法，这里torch环境实在torch0.3.1情况，请对号入座。。。 1、首先介绍我们学习pytorch的官方教程地址：http://pytorch.org/docs/master/index.html；还有一个中文文档:点击打开链接，0.4版本的官方文档：点击打开链接 2、我个人也是 pytorch 的初学者，我以一个初学者的身份来简单介绍torch的使...
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1、根据上图中的bug，查找可得，embedding的num_embeddings 是要设置成你的字典的大小，但是要记住，一定是vocab_size + 1，而不是vocab_size，即要设置为字典大小+1。 ...
torch 踩坑小结
smallflyingpig的专栏
12-09 6693
近期使用torch写神经网络的框架，初次接触，踩了不少坑，在这里总结一下。tensor typetorch中tensor是有类型的，默认是DoubleTensor
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竭尽全力的专栏
11-09 7193
cmul计算的是两个张量tensor1与tensor2之间的element-wise-multiplication (数组元素依次相乘或者元素对应相乘)。 值得注意的是：两个张量之间的元素个数必须相等，它们大小不一定要相同。 说明：当tensor1与tensor2之间的维数满足可以矩阵相乘时，就还原为矩阵乘法；当二者之间的维数不满足普通矩阵乘法时，按照行优先的顺序依次将二者对应位置的数字
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04-23 8768
在Pytorch中，Tensor和tensor都用于生成新的张量。 a = torch.Tensor([1, 2]) # tensor([1., 2.]) a=torch.tensor([1,2]) # tensor([1, 2]) torch.Tensor()是Python类，更明确的说，是默认张量类型torch.FloatTensor()的别名，torch.Tensor([1,2]) 会调用Tensor类的构造函数__init__，生成单精度浮点类型的张量。 a=torch.Tensor([1,2])
双天线 GNSS 辅助 INS 静止对准与传感器参数估计.zip
最新发布
08-20
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【增程式电动汽车】基于工况识别的自适应能量管理策略研究：优化燃油经济性的A-ECMS系统设计与实现（论文复现含详细代码及解释）
08-20
内容概要：该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略，针对现有优化策略实时性差的问题，提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略；然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略；接着通过聚类分析将道路工况分为四类，并设计工况识别算法；最后开发基于工况识别的A-ECMS，通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%，比简单SOC规划策略节油2%，并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理；②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用；③学习工况识别算法的设计和实现；④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明：此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现，还深入分析了各算法的原理和应用场景，适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中，建议结合代码调试和实际数据进行实践，以便更好地理解策略的优化效果。此外，论文还探讨了未来的研究方向，如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等，为后续研究提供了思路。
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