gather_out_cuda(): Expected dtype int64 for index

最新推荐文章于 2023-12-06 21:06:08 发布
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分类专栏： 错误解决 代码复现 文章标签： r语言 pytorch 开发语言
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在复现Dual-Level Collaborative Transformer for Image Captioning项目时遇到bug，错误源于PyTorch版本与CUDA版本不匹配。由于使用的是gtx3090显卡，CUDA版本为11.0，因此安装了PyTorch 1.7。原代码中`selected_beam=selected_idx/candidate_logprob.shape[-1]`导致类型错误，修正后的代码改为`selected_beam=selected_idx//candidate_logprob.shape[-1]`，该修改在image-captioning-DLCT-main/models/beam_search/beam_search.py的第118行。问题解决方案来自于https://giters.com/kdexd/virtex/issues/20。

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

gather_out_cuda(): Expected dtype int64 for index
在 Dual-Level Collaborative Transformer for Image Captioning复现代码的时候发现bug。
问题原因：由于pytorch版本不对
因为我的显卡是gtx3090,所以cuda版本只能是11.0，安装的pytorch1.7
解决思路：
初始代码：

selected_beam = selected_idx / candidate_logprob.shape[-1]

更改后的代码：

selected_beam = selected_idx // candidate_logprob.shape[-1]

更改路径：image-captioning-DLCT-main/models/beam_search/beam_search.py,的第118行

附件：开源代码路径
感谢：https://giters.com/kdexd/virtex/issues/20提供修改思路！！！

stanfordnlp使用报错“index_select(): Expected dtype int32 or int64 for index”解决方法
AdrenalinmyVein的博客
05-21 3949
stanfordnlp使用报错（float index相关）解决方法
最近接触PyTorch 相关项目代码遇到的问题
qq_33511315的博客
12-29 1万+
问题出在scatter的函数参数上：第2个（算上self是第3个）参数应该是tensor，且其包含的元素类型应该是Long型，而原来程序内是Int型。应改为。
解决RuntimeError: gather_out_cuda(): Expected dtype int64 for index
lingyunyuny的博客
07-08 1419
原因应该是和pytorch版本有关系，根据报错，找到原因为target.unsqueeze(2)的dtype是int32类型的，把它转为int64了，可以正常运行。在训练模型过程中有如下语句，结果出现报错。
动手学强化学习-模仿学习RuntimeError: gather(): Expected dtype int64 for index
oceancoco的博客
12-06 1016
当出现RuntimeError这个错误信息的时候大概率是因为索引类型不对，追根溯源找到应该的索引类型，再找到错误源进行更改即可。即actions的类型转换为int64 经过输出发现原来的actions为int32类型的。经过不断查资料，发现gather只能索引int64类型的数据，所以将原来的。：原网站上的代码有一点问题，报错一下信息。
torch.gather()的理解
qq_3311753064的博客
03-20 4033
在看蘑菇书的时候出现了这样的代码： '''计算当前(s_t,a)对应的Q(s_t, a)''' '''torch.gather:对于a=torch.Tensor([[1,2],[3,4]]),那么a.gather(1,torch.Tensor([[0],[1]]))=torch.Tensor([[1],[3]])''' q_values = self.policy_net(state_batch).gather(dim=1, index=action_batch) # 等
RuntimeError: scatter(): Expected dtype int64 for index
weixin_45928096的博客
01-08 1万+
RuntimeError: scatter(): Expected dtype int64 for index 1.报错原因： scatter要求数据是int64类型，而我在定义tensor时写的是torch.Tensor(x)，应该写成torch.LongTensor(x)，指定为int64类型。 2.解决方法 找到原数据的定义方式，改！ 一般在dtype=np.int64；dtype=np.float32中 （多数定义函数都有dtype属性） 最好int和float的位数要一致
RuntimeError: gather_out_cuda(): Expected dtype int64 for index怎么解决？
最新发布
11-14
RuntimeError: gather_out_cuda(): Expected dtype int64 for index 这个错误通常发生在使用PyTorch进行张量操作时，当你尝试通过`gather`函数从张量中选择元素，但是提供的索引数据类型不是预期的int64（64位整数）...
RuntimeError: gather_out_cuda(): Expected dtype int64 for index
05-02
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05-11
这个错误通常是由于输入的标签数据类型不是 int64 引起的。`LabelSmoothingCrossEntropy` 函数需要接受 int64 类型的标签作为输入，因为它需要将标签作为索引来访问预测分布的概率值。你可以将标签数据类型转换为 ...
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Kaiyin
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百度了一圈gather的用法，看的一知半解，结合了几篇博客的讲解，终于理解了这个的用法，记录下来，用于以后忘记的时候自己可以快速复习，同时不懂得小伙伴也可以参考下我这得理解，或许能帮助到你！！！ 首先了解下函数中的参数： torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor Parameters: input (Tensor) – The source tensor dim (int) – The axis along wh
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