PyTorch中由loss.backward()出现错误“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”

最新推荐文章于 2024-09-29 21:29:20 发布
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文章标签： pytorch 人工智能 python
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  1. 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。
  2. 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。
paradise smile
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loss.backward()引发“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”
thequitesunshine007的博客
07-30 5081
解决办法是将Tensor转化为想要的torch.float32类型。 具体为： 在将Tensor送入损失函数（mse_loss，cross_loss）之前，将Tensor转化为想要的torch.float32类型 age_batch = age_batch.view(-1, 1).to(torch.float32) # 损失函数 mse_loss = torch.nn.MSELoss() cross_loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
报错记录：Pytorch: RuntimeError: Found dtype Double but expected Float
pppgu‘s blog
04-24 7011
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
loss.backward()处遇到“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”
xd-cy的博客
09-29 9894
loss.backward遇到found dtype double bur except float
RuntimeError: Found dtype Double but expected Float - PyTorch
深圳实习已跑路
11-16 2328
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。
PyTorch出现错误“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”
qq_35037684的博客
05-08 1799
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
torch 写模型遇到 RuntimeError: Found dtype Double but expected Float
07-31 1113
torch 写模型遇到 RuntimeError: Found dtype Double but expected Float
RuntimeError: Found dtype Long but expected Float
小姑仔的博客
05-15 8423
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
loss.backward() 时RuntimeError: Found dtype Long but expected Float
最新发布
07-16
我们遇到了一个在PyTorch中常见的类型不匹配错误：`RuntimeError: Found dtype Long but expected Float`。这个错误通常发生在损失函数计算时，输入张量的数据类型与损失函数期望的数据类型不一致。具体来说，损失...
RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float 问题解决
gulaixiangjuejue的博客
09-15 8691
利用Pytorch框架自己构建网络结构，在程序运行到“loss.backward()”的时候报错： RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float (validate_dtype at ..\aten\src\ATen\native\TensorIterator.cpp:143) (no backtrace available) 通过查询资料得知，该错误来自于输入数据的类型和模型参数类型不一致。因此最好在程序开始统一数据类型。 Py.
pytorch Tensor和tensor张量变换差异----Found dtype Long but expected Float：刘二
qq_48983365的博客
10-14 526
import torch x_data = torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data = torch.tensor([[5.0],[6.0],[7.0]]) class LinerModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LinerModel,self).__init__() self.lin = torch.nn.Linear(1,1) def fo
RuntimeError: Found dtype Double but expected Float
m0_46527503的博客
03-08 8056
RuntimeError: Found dtype Double but expected Float 在写 Logistic回归的代码时 的报错 说明此时需要float型数据，但识别到double型数据,此时需要做一下类型转换 原： # 训练模型 out = logistic_model(x) loss = criterion(out, y) 修改： x = x.to(torch.float32) y = y.to(torch.float32) out = logistic_mo
RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”
jacke121的专栏
10-27 3099
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
PyTorch出现错误“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”解决方法
weixin_44819207的博客
09-15 680
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Lo
【Pytorch】BUG RuntimeError: Found dtype Long but expected Float
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littlemichelle
10-13 1万+
说明此时需要float型数据，但识别到long型数据,此时需要对入参和出参做一下类型转换 output=output.to(torch.float32) target=target.to(torch.float32) 举例 output =net(input) target = variable(t.arange(0,10)) #the point output=output.to(torch.float32) target=target.to(torch.float32) criterion
loss.backward()报错
qq_54434270的博客
09-29 962
在进行分割任务是，遇到loss.backward()报错的问题，具体报错为../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:92: operator(): block: [141,0,0], thread: [29,0,0] Assertion `input_val >= zero && input_val
loss.backward（） 报错
weixin_43736457的博客
01-02 2309
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [512, 1]], which is output 0 of AsStridedBackward0, is at version 2; expected version 1 instead. Hint: enable anomaly detection
pytorch loss.backward() 报错
weixin_46695905的博客
06-27 2108
torch loss.backward() 报错
Pytorch Distribted training中loss.backward()报错
loopun的博客
04-14 3542
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