PyTorch出现错误“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”解决方法

最新推荐文章于 2024-05-25 22:21:23 发布
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文章标签： pytorch 深度学习 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44819207/article/details/120304029
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本文讲述了在使用PyTorch进行深度学习模型训练时遇到的Loss函数类型不匹配问题，作者通过实例演示了如何将t_yResidual_train数据转换为torch.float32以解决报错，并分享了调试过程中的关键步骤，对其他开发者可能有实际帮助。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Loss = criterion(prediction3, t_ytrain) + criterion(prediction4, t_yResidual_train)

原始代码如上所示，报错，说希望Float类型
修改之后的如下所示：

Loss = criterion(prediction3, t_ytrain) + criterion(prediction4, t_yResidual_trainto(torch.float32))

发现错误的操作：
在模型训练过程中Debug
一步一步操作，在计算Loss.backward（）的时候跳入报警程序
这是因为损失函数中计算的类型不一致导致的。
希望我的方法对你们有帮助。

RuntimeError: expected scalar type Half but found Float解决方案
weixin_43178406的博客
04-28 9万+
本文主要介绍了RuntimeError: expected scalar type Half but found Float解决方案，希望能对同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 训练的解决方案 3. 预测的解决方案
RuntimeError: 预期的标量类型为Half，但找到了Float解决方案 - Python
CyberLancer的博客
09-20 595
在Python编程中，当您遇到类似于"RuntimeError: 预期的标量类型为Half，但找到了Float"的错误时，这意味着您的代码中存在一些与数据类型不匹配的问题。如果您仍然遇到困难，请检查您的代码和库的文档，以了解它们是否支持半精度浮点数，并查找适当的解决方法。如果您的输入数据是半精度浮点数（half-precision floating point），请确保您的代码和库支持该数据类型。数据类型转换：如果您的输入数据类型与所需类型不匹配，您可以尝试使用适当的数据类型转换函数将其转换为所需类型。
报错记录：Pytorch: RuntimeError: Found dtype Double but expected Float
pppgu‘s blog
04-24 6977
问题描述： 在运行如下代码时会报错 U, V = gd_factorise_ad(A,2) 然后就报错了。 RuntimeError: Found dtype Double but expected Float 我试了很多种加float都不行，最后通过资料发现，是计算mse这步出错。 原因分析： 直面意思就是 类型应该是float而不是double 解决方案： 由于我们在利用torch计算mseloss时的张量类型有误而导致的，因此，在计算mse的时候，往里面加入tensor.float()即可
RuntimeError: Found dtype Double but expected Float - PyTorch
深圳实习已跑路
11-16 2127
在使用Pytorch Lightning训练时在backward阶段输出了“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”错误。最后查明，在使用mse时，必须将输入参数手动转为float，算完mse再用float()就会报上面的错——即使输出这个loss的dtype它依然显示是float32类型。一开始，尝试把所有loss在return之前都用.float()方式转为float32，但问题依然存在。
torch 写模型遇到 RuntimeError: Found dtype Double but expected Float
07-31 1095
torch 写模型遇到 RuntimeError: Found dtype Double but expected Float
PyTorch出现错误“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”
qq_35037684的博客
05-08 1774
报错如下： Traceback (most recent call last): File "train.py", line 116, in <module> trainer.train() File "/home/xinying/CDCN-Face-Anti-Spoofing.pytorch/trainer/FASTrainer.py", line 171, in train scaler.scale(loss).backward() File "/opt/cond
RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”
jacke121的专栏
10-27 3084
RuntimeError: Found dtype Double but expected Float” 在求损失函数时报错了， 解决方法： target.float() a=np.array([[1,2],[3,4]]) b=np.array([[2,3],[4,4]]) loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=True) input = torch.autograd.Variable(torch.from_num
RuntimeError: Found dtype Long but expected Float
小姑仔的博客
05-15 8406
今天在跑模型的时候，发现了以下的报错 RuntimeError: Found dtype Long but expected Float 这里的报错发生在BCELoss的部分 loss_fn = torch.nn.BCELoss() logit = logit.view(logit.size()[0]*logit.size()[1],-1) batch_label = batch_label.view(batch_label.size()[0]*batch_label.size()[1],-1) cros
RuntimeError: Found dtype Double but expected Float
05-23
这个错误通常发生在 PyTorch 中，意味着您的代码中使用了 `Double` 数据类型，但模型或其他部分期望使用 `Float` 数据类型。您可以尝试将数据转换为 `Float` 数据类型来解决这个问题。 例如，在 PyTorch 中，您可以...
PyTorch中由loss.backward()出现错误“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”
最新发布
weixin_46557333的博客
05-25 744
错误信息 类型错误, 计算loss值的函数传入的参数类型不统一。 解决方法 查看上文loss计算代码部分的参数类型，如loss=f.mse_loss(out,label)，检查out和label的类型都是torch.float类型即可。使用label.dtype查看tensor的类型。
loss.backward()处遇到“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”
xd-cy的博客
09-29 9633
loss.backward遇到found dtype double bur except float
Pyotrch常见bug：Found dtype Long but expected
xinong123456123的博客
12-26 999
在loss.backward()的时候出现Found dtype Long but expected。但是看了一下loss的类型，发现是flaot32没问题。看了各种解决方案，发现一般是loss函数的输入类型不一致会导致这个问题。比如我用的是nn.MSELoss()，两个输入必须都转换为float才行。
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解决DCGAN训练时RuntimeError: Found dtype Long but expected Float
weixin_51179975的博客
10-28 3661
在使用DCGAN进行网络训练时，出现了以下报错： RuntimeError: Found dtype Long but expected Float 出此报错的代码片段如下： label = torch.full((b_size,), real_label, device=device) # 将带有正样本的batch，输入到判别网络 中进行前向计算，得到结果放到变量output中 output = netD(real_cpu).view(-1) #
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