pytorch数据类型报错解决方案：

最新推荐文章于 2025-05-28 08:14:07 发布
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分类专栏： python PyTorch 机器学习 深度学习框架
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zkp_987/article/details/81132365
本文介绍了在使用PyTorch框架进行开发时遇到的一个常见错误：预期为torch.LongTensor类型的变量，却得到了torch.cuda.ByteTensor类型。文章详细解释了该问题产生的原因，并提供了解决方案：确保数据集返回的标签类型与PyTorch要求的类型一致。

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pytorch报错：
RuntimeError: Expected object of type Variable[torch.LongTensor] but found type Variable[torch.cuda.ByteTensor] for argument #1 ‘argument1’

解决方法：

pytorch框架在存储labels时，采用LongTensor来存储，所以在一开始dataset返回label时，就要返回与LongTensor对应的数据类型，即numpy.int64

PyTorch中遍历DataLoader时报错
Bsv___的博客
09-20 1008
这可能是由于在加载数据时发生了异常导致的。你可以通过在代码中添加适当的异常处理机制来捕获并处理这些异常，以避免工作进程意外退出。例如，你可以在加载数据的代码块中使用。这样做可以避免与多进程相关的问题，但可能会导致数据加载速度较慢。时可能遇到的错误和相应的解决方案。如果你的数据集和标签不对应，比如数据集中的样本数量与标签数量不匹配，那么在遍历。请确保数据集和标签的数量是一致的，以避免此类问题。这将把数据固定在内存中，可以提高数据加载的效率。对象时，有时会遇到一些错误。时可能遇到的错误，并提供相应的解决方案。
Pytorch RuntimeError: No CUDA GPUs are available解决方案
weixin_43178406的博客
04-07 8万+
本文主要介绍了使用Pytorch产生错误提示：RuntimeError: No CUDA GPUs are available的解决方案，希望能对使用Pytorch的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三
【Pytorch基础】Pytorch中tensor跟numpy变量之间的转换
sxl的博客
04-30 454
torch.as_tensor() 和 torch.from_numpy()在Pytorch使用过程中不可避免的要用Numpy中的数据结构去处理数据，但是在用cuda进行计算时变量必须转成tensor型。所以tensor和numpy数据类型之间的转换就显得尤为重要了。当然这上面的例子仅是简单的应用，如果数据是cup中的还需.cpu()等。除此之外，还涉及到tensor中转换变量是否共享的问题，这就跟python变量的copy一样了，用的不好程序不会报错，但是逻辑会有问题。等我慢慢在这上面加吧。
Pytorch -＞ 数据类型
xs520520wmy的博客
02-22 704
a = torch.randn(2,3) a.type() >>> 'torch.FloatTensor' type(a) >>> torch.Tensor isinstance(a,torch.FloatTensor) >>> True 数据在cpu和gpu数据格式会发生改变 # CPU isinstance(b, torch.cuda.DoubleTensor) >>> False # GPU化 isinstance(...
pytorch数据类型
WYXHAHAHA123的博客
03-11 459
import torch ''' pytorch是GPU计算加速库，能够支持将数据部署在GPU上进行计算加速的库 pytorch也是python的第三方库，它的特殊之处在于它支持CUDA GPU 而对于opencv-python或者numpy这种第三方库则并不支持GPU/CUDA上面的数据运算 ''' a=torch.randn(2,3) print(a.type())#torch.Flo...
Pytorch 基本使用（数据加载，类型转换）
`or 1 or 不正经の泡泡
01-26 817
文章目录前言类型转换Compose “链式转化”数据处理自带数据集数据加载自定义获取数据总结 本博文优先在掘金社区发布！ 前言 通过前面的一些介绍的话，我们大概知道了我们的pytorch的tensor的一些基本概念，还有咱们梯度和tensor复制时的一些细节，tensor和numpy在很大程度上很像，在某些场合我们甚至可以直接使用tensor来进行运算。那么现在我们来说说pytorch的一些基本使用。 毕竟我们使用pytorch是用来搭建我们的神经网络，进行深度学习的。那么在机器学习小概述里面说过，深度学习
PyTorch报错RuntimeError: CUDA error: out of memory的显存优化
最新发布
shejizuopin的博客
05-28 988
本文系统介绍了PyTorch中常见CUDA显存不足问题的解决方案。文章首先分析了显存溢出的四大原因：批量过大、模型复杂、显存碎片化及数据类型不当。随后提出包含8种具体措施的优化矩阵，涵盖基础策略（批量调整、梯度累积）、模型优化（剪枝量化、轻量模型）、高级管理（混合精度、显存监控）和数据优化（DataLoader配置、输入尺寸调整）。每种方法均附代码示例和性能对比数据，如混合精度训练可节省50%显存并提升速度10-20%。最后提供验证流程和常见问题解答，建议优化路径为：先调批量/梯度累积，再考虑模型轻量化，最
解决pytorch-yolov3 train 报错的问题
09-17
此外，当遇到训练过程中的其他问题时，可以查看日志、调试信息，甚至查阅PyTorch官方文档或在线社区（如GitHub、Stack Overflow）来获取解决方案。理解报错信息的含义以及如何根据提示进行代码调整，是提升开发技能...
PyTorch常见报错汇总
weixin_43996337的博客
09-26 1931
Pytorch常见报错汇总
PyTorch Lightning报错「MisconfigurationException」：多GPU训练与DDP模式的配置检查
shejizuopin的博客
05-17 1229
在使用PyTorch Lightning进行多GPU训练时，用户常遇到MisconfigurationException错误，通常与分布式训练配置（如GPU设备选择、进程组初始化等）有关。本文分析了该错误的常见触发场景，包括GPU设备不可见、GPU数量请求错误、进程组未初始化及DDP模式配置冲突，并提供了相应的解决方案。通过检查并修复GPU设备配置、正确初始化DDP模式、修复Dataloader的num_workers冲突以及检查PyTorch与CUDA版本兼容性，可以有效消除错误。此外，本文还介绍了DDP
转torchscript报错：Expected a value of type ‘Tensor (inferred)‘ for argument ‘scale‘ but instead found t
Teng的博客
10-18 1889
Expected a value of type 'Tensor (inferred)' for argument 'scale' but instead found type 'int'. Inferred 'scale' to be of type 'Tensor' because it was not annotated with an explicit type.
Pytorch里用tensorboard将两条曲线画在一张图里面(报错:NotImplementedError: Got ＜class ‘dict‘＞, but numpy array, torch)
X131644的博客
05-19 4832
上代码 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer=SummaryWriter("log2") for i in range(100): writer.add_scalars('haha', {'Train':i*i*3+0.5}, i) writer.add_scalars('haha', {'Test': i*i}, i) writer.close() #############################
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11-07 5467
TensorboardX 用于Pytorch的可视化，支持scalar, image, figure, histogram, audio, text, graph, onnx_graph, embedding, pr_curve and videosummaries等不同的可视化展示方式，具体介绍移步至项目Github 观看详情：https://github.com/lanpa/tensorbo...
python中tensor与variable_Pytorch 中 Variable 和 Tensor 的 bool 特性
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02-09 203
Variable 的 bool>>> vxVariable containing:0.3535 0.5137 0.4131 0.57320.8076 0.4160 1.0000 0.64360.3682 0.8086 0.4863 0.9268[torch.cuda.FloatTensor of size 3x4 (GPU 0)]>>> vx ...
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这篇博客就用来记录在使用pytorch时遇到的BUG，虽然年纪大了，但是调出BUG还是令人兴奋^_^! BUG1： 在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch...
Pytorch下label的one-hot形式转换方法
梦坠凡尘
04-23 1万+
进行网络训练时通常需要对label转为one-hot形式，下面给出自己知道的两种方法。 方法一 巧妙使用torch.eye()方法 torch.eye(n, m=None, out=None) 参数: n (int ) – 行数 m (int, optional) – 列数.如果为None,则默认为n out (Tensor, optinal) - Output tensor 返回一个二维向...
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03-08 2万+
深度学习训练模型报错：如题。 Debug原来是loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(output, target) 出了问题。 解决方案一：criteria = nn.CrossEntropyLoss() loss = criteria(output, target) 解决方案二：loss = torch.nn.functional.cross_entropy(outp...
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pytorch 二分类与多分类label及损失的使用
pytorch 计算图报错
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在PyTorch中，计算图（Computational Graph）是自动微分（Automatic Differentiation, autograd）的...遇到这类问题时，一些常见的解决方案包括检查代码逻辑、更新库到最新版本、查看官方文档或社区论坛上的解决方案。
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