RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float

解决Pytorch数据类型错误
最新推荐文章于 2024-09-23 16:21:01 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-23 16:21:01 发布 · 1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习

本文解决了在使用Pytorch进行计算时遇到的数据类型不匹配问题。详细介绍了如何将numpy处理后的数据正确转换为torch.tensor，并确保数据类型一致，避免运行时出现错误。
部署运行你感兴趣的模型镜像

  在使用Pytorch时报了RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float这个错误，仔细一查才发现是数据类型的问题。在处理数据时有时会用到numpy模块，处理完数据后为了加速计算然后转为tensor，用torch的计算方式进行运算。一运行结果发现报错了，报错的原因在于，numpy默认的数据类型是float64，而torch.tensor初始化默认的类型是float32，所以才会出现上面的报错原因。
  所以在使用numpy处理数据后在转换tensor类型时，可以使用一下方法。

train_data_split = torch.from_numpy(train_data_split).float()

参考文献

[1]RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float 问题解决

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

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
报错记录：Pytorch: RuntimeError: Found dtype Double but expected Float
pppgu‘s blog
04-24 7086
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: expected dtype Double but got dtype Float 问题解决
gulaixiangjuejue的博客
09-15 8818
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.
错误 RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float (validate_dtype at ..\aten\src\ATen\nativ
weixin_40676516的博客
07-03 806
当调用 loss.backward() 函数时，出现以下错误 RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float (validate_dtype at …\aten\src\ATen\native\TensorIterator.cpp:143) 报错。 解决方法： 当你使用的损失函数是nn.MSELoss 时，要保证输入数据的类型是一样的。 如：nn.MSELoss(Pred,Result)。要保证Pred和Result的数据类型是一样。不能一个是
错误处理: Expected query, key, and value to have the same dtype, but got query.dtype: float key.
y_z_s_的博客
11-06 1488
然后经过我的思考和搜索,发现transformers和tokenizers的版本需要互相匹配,于是我在pip安装tokenizers时关注到了transformers要求的版本,修改过来就可以正常运行了。我是在第三方库transformers中出现的这个问题.所以肯定不是代码的问题。这里只说一下我的解决方法.
解决RuntimeError: index_copy_(): self and source expected to have the same dtype, but got (self) Int a
lingyunyuny的博客
07-08 413
原因是因为数据类型不对，一个时int，一个是long，修改一下数据类型就行。将代码修改为如下代码即可运行。在运行如下代码时遇到报错。
RuntimeError: mat1 and mat2 must have the same dtype解决办法
weixin_45665566的博客
06-29 1万+
报错的意思是类型不匹配，然后通过debug发现是float32，一个是float64，虽然都是浮点数，但就是不一样！解决办法：在这两个矩阵后面都加上.float()。这样就都是float32了！
PyTorch出现错误“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”
热门推荐
墨门
12-04 3万+
1 错误描述 今天在调试PyTorch代码时出现“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”的错误，相关提示信息如下 File “/home/…/train.py”, line 78, in main running_loss = trainer.train_one_epoch(epoch, qa=qa) File “/home/…/model/…py”, line 347, in train_one_epoch loss.backward()
RuntimeError: expected a Variable argument, but got torch.FloatTensor
pursuit_zhangyu的博客
03-19 1537
从字面的意思来看是 RuntimeError:期望有一个变量参数，但是得到了torch.FloatTensor 这个解决方法是升级pytorch的版本就可以了，我之前用的是pytorch0.3，现在升级了就不会出现这个问题了。 出现问题的代码 import torch from torch import nn m = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) input = t...
RuntimeError: expected scalar type Float but found Double
m0_56013116的博客
10-07 2198
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。
Runtime error: expected scalar type Float but found Double
枫的博客
10-30 1042
Runtime error: expected scalar type Float but found Double
Pytorch:dtype不一致(expected dtype Double but got dtype Float)
Pl_Sun的博客
06-26 1万+
RuntimeError: Expected object of scalar type Double but got scalar type Float for argument #3 ‘mat2’ in call to _th_addmm_out
Pytorch深度学习实战——第3章课后习题
fcxgfdjy的博客
12-29 1291
1.从list(range(9))中创建一个张量a并预测检查其大小、偏移量、步长。a)使用b=a.view(3,3)创建一个张量，简述view()方法的功能，检查a,b是否共享同一个存储view()函数：并没有改变张量在内存中真正的形状，使用view函数后，通常会使得张量的数字在语义上是连续的，但在内存上是不连续的。在pytorch中view函数的作用为重构张量的维度，相当于numpy中resize的功能。
关于pytorch的调试工具之torchsnooper
ld326的专栏
03-13 1912
1. 代码 import torch def my_fun(mask, x): y = torch.zeros(5, 6) y.masked_fill_(mask, x) return y x = [5, 4, 3, 2, 1] mask = torch.zeros(5, 6, dtype=torch.float) for e_id, src_len in enumera...
报错解决：RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied
cnjs1994的博客
08-07 2万+
*引言：**在采用深度学习模型训练和打比赛的过程中，我们经常需要用到不同的模型，而调整模型的时候，经常会遇到模型结构。
解决OMP：Error #15：Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.报错问题
Argulo的博客
07-03 1127
解决问题的方法是在Anaconda的的安装路径中使用everything软件搜索libiomp5md.dll文件，发现C盘的用户路径中有两个这样的同名文件，我把Library\bin\libiomp5md.dll的文件剪切到桌面备份后后再运行代码就没有问题了。2.解决RuntimeError: mat1 and mat2 must have the same dtype.报错问题。这个问题最后通过检查代码中，有一个变量名写错导致，更改正确后再运行代码就没有报错。
【PyTorch】Chapter1：expected dtype Double but got dtype Float
两头大的博客
01-20 7367
1、简介 最近跟着《Dive into DL PyTorch》一书的代码写，出现了double类型的数据和float类型的数据之间相互冲突的问题，有时需要double类型但输入的是float类型，有时又需要float类型却得到double类型，因此代码运行错误。在书中，自己定义net，loss，optimizer，weight，bias等等，这可以直接指定数据类型，但是每次到了使用库函数时，比如书...
mat1 and mat2 must have the same dtype, but got Double and Float 报错
tanixn的博客
09-23 4601
这个报错是因为你的输入数据和模型参数的数据类型不匹配。选择其中一种方法，确保数据类型一致即可。： 如果你更想保持输入数据的。），而模型的参数默认是。
RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float 损失求导出错
urnotY的博客
09-22 850
求导出现问题 源代码 修改为 把损失修改为loss.clone().detach().requires_grad_()
RuntimeError: Found dtype Float but expected Double
最新发布
09-18
当出现 “RuntimeError: Found dtype Float but expected Double” 错误时，意味着程序期望的数据类型是 `torch.float64`（即 `Double`），但实际传入的是 `torch.float32`（即 `Float`）。可以参考解决 “Runtime...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值