RuntimeError: expected scalar type Float but found Half

最新推荐文章于 2025-06-11 10:56:06 发布
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用pytorch遇到的报错，x.float()就可以解决。

z_m_zzmz
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expected scalar type float but found half
jacke121的专栏
03-16 3393
这个问题很明显就是网络内的参数类型不同意；
RuntimeError: expected scalar type Half but found Float解决方案
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weixin_43178406的博客
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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
ComfyUI使用SUPIR报错：mixed dtype (CPU): expect parameter to have scalar type of Float
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SPM101的博客
06-11 154
进行图像超分辨时，进行到调用SDXL绘图时报错。尝试在默认设置基础上进行以下设置，依旧报错。，重新启动ComfyUI解决。修改ComfyUI启动脚本。Windows便携版。
【pytorch】expected scalar type float but found half
weixin_42469354的博客
08-12 286
【代码】【pytorch】expected scalar type float but found half。
YOLOv5: RuntimeError: expected scalar type Float but found Half
2401_86927916的博客
03-11 315
打开train.py文件在def train(hyp, opt, device, callbacks): 中将half=False
mmdeploy报错：RuntimeError: expected scalar type Long but found Float...如何解决？
**My Coding Family**
05-24 697
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
RuntimeError: expected scalar type float but found __int64
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01-20 2932
时传入了int类型整数，但是函数的输入参数要求传入float类型数据，所以修改下类型即可。
LLM-大模型训练-常见错误：RuntimeError: expected scalar type Half but found Float
u013250861的博客
06-25 2683
在经过了亲身的实践后，终于找到了解决问题的方案，最终将逐步的操作过程总结如下。希望能对遇到同样bug的同学有所帮助。Peft版本不兼容，尝试使用不同版本的Peft。
关于使用pytorch机器学习中出现expected scalar type Float but found Byte问题的解决
m0_66344122的博客
08-24 2210
关于使用pytorch机器学习中出现expected scalar type Float but found Byte问题的解决
RuntimeError: expected scalar type Float/Half but found Half/Float
weixin_49044667的博客
09-20 3237
用pytorch遇到的报错，将输入特征图使用x.float()进行类型转换。
RuntimeError: expected scalar type Float but found Double
m0_56013116的博客
10-07 2102
在设置festures的时候dtype设置的是float应该和下面一致是torch.float。看具体问题出在哪里，有可能是网络层中数据类型没对上，也有可能是训练或者测试过程中。这个问题出现一般是tensor的数据类型不对，在训练过程中报错。在对应位置添加.to(torch.float32)即可解决。综上，该问题的出现即数据类型未对应好。1、数据一开始就定义错了。2、在网络层出现错误。
【PyTorch】RuntimeError: expected scalar type Float but found Long 已解决
潘小蓝的博客
05-17 3848
主要问题：矩阵乘法时类型不一致。
（报错）RuntimeError: expected scalar type Float but found Long
weixin_42725119的博客
11-14 4354
常见报错
tf.matmul()报错expected scalar type Float but found Double
aabb7654321的博客
08-03 1686
tf.matmul(a,b)将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b，这里的a,b要有相同的数据类型，否则会因为数据类型不匹配而出错。 如果出错，请看是前后分别是什么类型的，然后把数据类型进行转换。 转载于:https://www.cnblogs.com/xym4869/p/11294268.html...
关于yolov8使用动态卷积DCNv3出现RuntimeError: expected scalar type Half but found Float的错误
bajinzhixing的博客
12-06 1777
self.args.half = False # 关闭半精度验证（额外添加的代码）在ultralytics/engine/validator.py中的113行左右加入如下代码。本人训练第一轮yolov8是没有问题的，但是验证时报了如上错误。关闭yolov8半精度验证即可。
Runtime error: expected scalar type Float but found Double
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Runtime error: expected scalar type Float but found Double
【pytorch】报错：expected scalar type Float but found Double
sazass的博客
11-16 2万+
这个问题很明显就是网络内的参数类型不同意； 修改： 在前面添加： torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor) 或者，在运行网络前添加： net = net.double()
RuntimeError: expected scalar type Float but found Half yolov8
03-31
<think>嗯，用户遇到了YOLOv8中的RuntimeError，提示“expected scalar type Float but found Half”。这个问题看起来和数据类型不匹配有关。首先，我需要回忆一下PyTorch中的数据类型问题。通常，模型参数和输入数据需要保持相同的数据类型，否则会出现类型不匹配的错误。 根据用户提供的引用内容，比如引用[2]中提到，类型不一致的问题可以通过修改张量的默认类型或者显式转换来解决。例如，使用net.double()或者net.float()来统一模型参数的类型。另外，在数据处理阶段，可能需要将输入数据转换为与模型参数一致的类型，比如使用.float()方法。 接下来，我需要考虑YOLOv8的具体情况。YOLOv8可能默认使用混合精度训练，这可能会引入Half类型（即float16）。如果某些操作不支持半精度，就会导致类型不匹配的错误。这时候，可能需要禁用混合精度训练，或者确保所有操作都支持半精度。 另外，检查输入数据是否正确转换为Float类型也很重要。比如，在加载数据时，确保图像数据被转换为float32而不是int或其他类型。预处理步骤中的归一化操作可能会影响数据类型，需要确认是否正确应用了转换。 然后，考虑显式转换模型和数据的类型。在加载模型后，使用model.float()将整个模型转换为float32。同样，输入数据在传入模型之前，使用tensor.float()进行转换。 还有自定义层或修改模型结构的情况。如果用户修改了YOLOv8的模型，添加了自定义层，这些层可能没有正确处理数据类型，导致不一致。需要检查自定义层的代码，确保其输出类型与模型其他部分一致。 最后，如果以上方法都无效，可能需要检查PyTorch和CUDA的版本兼容性，或者更新YOLOv8到最新版本，看看是否有已知的修复。 总结可能的解决方案步骤：检查混合精度设置，统一模型和输入的数据类型，显式转换，处理自定义层，更新软件版本。需要一步步排查，找到具体是哪个环节导致了类型不匹配。</think>### YOLOv8 RuntimeError "expected scalar type Float but found Half" 解决方案 此错误通常由模型参数与输入数据/运算过程中的数据类型不匹配引起，以下是分步解决方法： --- #### **1. 统一模型与数据的类型** 在YOLOv8中，模型默认可能使用`float32`或`float16`（Half），需确保输入数据与模型参数类型一致： ```python # 将模型强制转为float32 model = YOLO("yolov8n.pt").float() # 输入数据预处理时显式转换类型 img = cv2.imread("image.jpg") img_tensor = torch.from_numpy(img).float() # 确保转为float32 ``` --- #### **2. 禁用混合精度训练（如适用）** YOLOv8默认可能启用自动混合精度（AMP），若某些操作不支持`float16`会导致类型冲突： ```python # 在训练命令中添加参数关闭AMP yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 amp=False ``` --- #### **3. 检查自定义代码中的类型转换** 若修改了模型结构或数据流水线，需显式指定数据类型： ```python # 自定义层示例：添加强制类型转换 class CustomLayer(nn.Module): def forward(self, x): x = x.float() # 确保输入为float32 return x ``` --- #### **4. 更新YOLOv8与PyTorch** 某些版本可能存在已知类型兼容性问题： ```bash # 更新Ultralytics YOLO库 pip install ultralytics --upgrade # 更新PyTorch（建议使用1.12+版本） pip install torch torchvision --upgrade ``` --- #### **5. 显式指定默认张量类型** 在代码开头全局设置数据类型（需在模型加载前调用）： ```python torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor) # 强制使用float32 ``` --- #### **验证修复效果** 通过打印数据类型确认一致性： ```python print(model.model[-1].dtype) # 检查最后一层参数类型 print(img_tensor.dtype) # 检查输入数据类型 ``` ---
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