RuntimeError:输入类型torch.cuda.LongTensor和权重类型torch.cuda.FloatTensor应该相同
这个错误信息是由PyTorch框架中的torch.cuda.LongTensor和torch.cuda.FloatTensor数据类型不匹配引起的。在PyTorch中，torch.cuda.LongTensor用于表示长整型张量，而torch.cuda.FloatTensor用于表示浮点型张量。在进行张量运算时，输入的张量类型和权重的张量类型应该相同，否则会引发RuntimeError。
解决这个错误的方法是确保输入的张量类型和权重的张量类型相同。可以通过以下几种方式解决：
- 张量类型转换：使用torch.cuda.FloatTensor将输入张量转换为浮点型张量，或使用torch.cuda.LongTensor将权重张量转换为长整型张量，以使它们类型相同。
- 数据类型匹配：在进行张量运算之前，确保输入张量和权重张量的数据类型一致。可以使用torch.Tensor.type()方法将张量的数据类型更改为所需的类型。
- 检查输入数据：确保输入数据的格式正确，并且与期望的张量类型相匹配。如果输入数据是从其他地方加载的，可能需要进行预处理或转换。
总结： RuntimeError: 输入类型torch.cuda.LongTensor和权重类型torch.cuda.FloatTensor应该相同。这个错误是由于PyTorch框架中的张量类型不匹配引起的。解决方法包括进行张量类型转换、数据类型匹配和检查输入数据的格式。更多关于PyTorch的信息和解决方案，可以参考腾讯云的PyTorch产品介绍链接：腾讯云PyTorch产品介绍。
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这是：
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
for data in dataloader:
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
给出错误：
RuntimeError:输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)应该是相同的。
浏览 7提问于2019-11-23得票数 141
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*我将我的模型和数据设置在同一个设备上，但总是会抛出这样的错误: RuntimeError:输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)应该相同**以下是训练代码**
<code>A0</code>
当我运行以下代码以使用<code>D1</code>进行检测时。
<code>A2</code>
cap.release() cv2.destroyAllWindows()
关于如下声明的函数<code>D3</code>
<code&g
浏览 52提问于2020-06-10得票数 0
我正在尝试使用PyTorch的例子和我自己的数据来训练CNN。我有以下训练循环，它与PyTorch相同： def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25):
since = time.time()
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
best_acc = 0.0
for epoch in range(num_epochs):
print('Epoch {}/{}'.fo
浏览 300提问于2021-04-24得票数 1
我正在使用torch编写神经网络。这是一个我无法解决的小问题。我已经将网络和网络输入输入到GPU中，但在训练过程中出现错误。 RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
浏览 92提问于2021-11-11得票数 0
我得到了这个相当恼人的错误，我不知道如何纠正: RuntimeError:输入类型(torch.cuda.DoubleTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)应该是相同的。
我正在一台启用库达的笔记本电脑(Ubuntu)上的朱庇特笔记本上运行图像检测代码。输入只有14个JPG图像和一个COCO格式的注释文件。数据集的注册似乎不是问题所在。
dataset_dicts = load_coco_json("../Downsampled/Train/annotations.json", "../Downsampled/Train", d
浏览 16提问于2022-08-08得票数 -1
我正在训练一个神经网络，它学习一些权重，并基于这些权重计算转换，生成与权重相结合的预测模型。我的网络没有正确地学习，因此我编写了一个不同的网络，它除了返回独立于输入x的权重之外什么也不做(在使用softmax和transpose进行归一化之后)。这样，我想找出问题是存在于网络还是存在于网络之外的转换估计中。但这不管用。这就是我得到的。 class DoNothingNet(torch.nn.Module):
def __init__(self, n_vertices=6890, n_joints=14):
super(DoNothingNet, self).__ini
浏览 12提问于2019-09-18得票数 1
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1回答
我使用Detectron2训练更快的R-CNN模型进行目标检测，我想训练model zoo给出的模型，输入范围是0 1而不是0 255，所以我使用了一个颜色变换，它调用了我的函数scale_transform
def scale_transform(img):
return img/255.
此函数接收一个numpy数组并返回缩放后的数组。但是，在列车时间内出现此错误
RuntimeError: Input type (torch.cuda.DoubleTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same
浏览 33提问于2021-05-10得票数 0
1回答
我试图通过加载我自己的数据来扩充MNIST发现的。为此，我有numpy数组training_x，training_y，我按如下方式转换它们：
training_X = torch.from_numpy(training_X)
training_y = torch.from_numpy(training_y)
请注意，原始training_y是scikit learn的LabelEncoder的输出
并通过执行以下操作添加到DataLoader：
torch.utils.data.TensorDataset(training_X, training_y)
训练时，我收到以下错误：
TypeEr
浏览 3提问于2017-04-30得票数 1
我正在尝试在GPU设备上训练pytorch神经网络。为了做到这一点，我将我的输入和网络加载到默认的cuda启用的GPU decive上。然而，当我加载输入时，模型的权重不会停留在cuda张量上。这是我的火车函数
def train(network: nn.Module, name: str, learning_cycles: dict, num_epochs):
# check we have a working gpu to train on
assert(torch.cuda.is_available())
# load model onto gpu
net
浏览 0提问于2020-05-19得票数 1
我正在尝试将我的模式和数据、图像和标签都推送到GPU上运行，方法是： device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 然后是： count = 0
loss_list = []
iteration_list = []
accuracy_list = []
epochs = 30
for epoch in range(epochs):
for i, (images, labels) in enumerate(trainloader):
浏览 38提问于2021-04-26得票数 2
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获取以下错误：
RuntimeError: copy_if未能同步:触发设备端断言
试图执行时：
if torch.nonzero(gt_class_ids > n_classes).size()[0] > 0:
其中gt_class_ids是大小为128的Torch.cuda.LongTensor，n_classes = 81。
在cuda 9.x上运行
浏览 0提问于2018-06-14得票数 4
进行二进制类分类。我使用二进制交叉熵作为损失函数(nn.BCEloss())，最后一层的单位是一个。
在我将(输入、目标)放入损失函数之前，我将目标从长到浮动。只有DataLoader的最后一步是错误消息，而错误消息是如下所示。"RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Long for argument #2 'target'"在代码中定义了DataLoader(如果批处理大小不匹配，我将删除最后一批)，我不确定是否与错误相关。
我试图打印目标和输入的类型(神经
浏览 2提问于2019-04-13得票数 3
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免责声明--我知道，这个问题已经问过很多次了，但是我尝试过他们的解决方案，没有一个对我有用，所以在所有这些努力之后，我找不到任何其他的东西，最终我不得不再问一次。
我正在用cnns (PYTORCH)进行图像分类，我不想在GPU (nvidia gpu，兼容cuda/cuda )上训练它，我成功地在上面安装了网络，但问题在于数据。
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda:0")
print("Running on the GPU")
print("Ava
浏览 3提问于2020-07-21得票数 0
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我正在更改/分配数组(torch.cuda.floatTensor)上的值。我试过一些方法，但行不通。请帮帮我!
#1
#dis is [torch.cuda.FloatTensor of size 3185x1 (GPU 0)]
s = dis.size(0) #3185
for i in range (0,s,1):
if (dis[i,0] < 0):
dis[i,0]== 0
#There is no error but It does not work.
#2
#dis is [torch.cuda.FloatTensor of size 3185x1
浏览 0提问于2019-04-04得票数 0
我刚刚开始了解YOLO v5 PyTorch版本，并且能够构建一个模型，所以我尝试使用这个经过训练的模型实现一个用于实时预测的烧瓶应用程序。
用于负荷模型和预测的类
class Model(object):
def __init__(self, model):
self.device = torch_utils.select_device()
print(self.device)
model = torch.load(model, map_location=self.device)['model']
浏览 13提问于2020-11-26得票数 2
我想知道如何做下面的代码，，但现在使用pytorch，其中dtype = torch.cuda.FloatTensor。这里有直接的python代码(使用numpy)：
import numpy as np
import random as rand
xmax, xmin = 5, -5
pop = 30
x = (xmax-xmin)*rand.random(pop,1)
y = x**2
[minz, indexmin] = np.amin(y), np.argmin(y)
best = x[indexmin]
这是我的尝试：
import torch
dtype = torch.cu
浏览 2提问于2017-11-13得票数 1
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每当我导出一个similar模型并重新加载它时，当我尝试使用重新加载的模型在一个新的测试集上生成预测时，我会得到这个错误(或者一个非常相似的错误)：
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.HalfTensor) should be the same
下面的最小可重复代码示例，只需将FILES_DIR变量更新为MNIST数据存放在系统上的位置：
from fastai import *
from fastai.vision import *
# download data fo
浏览 0提问于2019-08-23得票数 6
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我正在使用pytorch来训练模型。但当它计算交叉熵损失时，我得到了一个运行时错误。
Traceback (most recent call last):
File "deparser.py", line 402, in <module>
d.train()
File "deparser.py", line 331, in train
total, correct, avgloss = self.train_util()
File "deparser.py", line 362, in train_util
浏览 1提问于2018-08-13得票数 10
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2回答
我试图在PyTorch中掩盖(力到零)特定的权重值。我试图掩盖的权重在def __init__中是这样定义的
class LSTM_MASK(nn.Module):
def __init__(self, options, inp_dim):
super(LSTM_MASK, self).__init__()
....
self.wfx = nn.Linear(input_dim, curernt_output, bias=add_bias)
掩码在def __init__中也被定义为
self.mask_u
浏览 0提问于2018-11-29得票数 7
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我正在尝试使用pytorch训练一个DNN模型，并且我想使用GPU来训练我的模型。我可以使用model.to(device)成功地将我的模型复制到图形处理器，其中device = cuda:0。 但是，将输入复制到图形处理器的标准方法(RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same)，即X.to(device)和X.cuda()并不能提供所需的输出。以下是我目前正在实现的方法： def train_loop(self, datalo
浏览 45提问于2021-11-20得票数 0
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我正在尝试实现这个在上可用的程序，以便在Pytorch中显示模型摘要：：
import torch as th
from torch.autograd import Variable
from torch import nn
from collections import OrderedDict
def summary(input_size, model):
def register_hook(module):
def hook(module, input, output):
class_name = str(module.__class__
浏览 13提问于2021-10-14得票数 0
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1回答
我想使用嵌入层作为编码器的输入，但是我得到了一个错误如下。我输入的y是一个具有1*84形状的时间序列数据。你能帮我一下吗？
import numpy
import torch.nn as nn
r_input = torch.nn.Embedding(84, 10)
activation = nn.functional.relu
mu_r = nn.Linear(10, 6)
log_var_r = nn.Linear(10, 6)
y = np.random.rand(1,84)
def encode_r(y):
y = torch.r
浏览 26提问于2022-05-31得票数 0
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我想为我的Pytorch模型编写一个定制的conv2d层。运行下面的代码将导致
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.DoubleTensor) should be the same
它不知怎的说是"torch.cuda.FloatTensor“，即使我不把它发送到GPU。有人能解释一下这个错误的原因吗？
import torch
import numpy as np
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
fro
浏览 2提问于2021-10-18得票数 0
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我在jupyter实验室通过他们的官方60分钟闪电战教程(使用他们的.ipynb文件，)开始学习pytorch，并且已经成功地完成了它，直到使用gpu进行分类器的转换和训练。我想我已经成功地根据这些结果改变了网络、输入和标签的设备：
net=net.to(device)
net.fc1.weight.type()
带输出：
'torch.cuda.FloatTensor'
和：
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
inputs.type(),labels.type()
带输出：
('torch.cu
浏览 0提问于2018-11-02得票数 1
我试图在PyTorch中运行一些代码，但在这一点上我遇到了麻烦： 在第一次迭代中，判别器和生成器的向后操作都运行良好 ....
self.G_loss.backward(retain_graph=True)
self.D_loss.backward()
... 在第二次迭代中，当self.G_loss.backward(retain_graph=True)执行时，我得到这个错误： RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace opera
浏览 1023提问于2020-11-21得票数 2
6回答
我试着做一件简单的事情，就是用torch训练一个随机梯度下降(SGD)的线性模型：
import numpy as np
import torch
from torch.autograd import Variable
import pdb
def get_batch2(X,Y,M,dtype):
X,Y = X.data.numpy(), Y.data.numpy()
N = len(Y)
valid_indices = np.array( range(N) )
batch_indices = np.random.choice(valid_indices
浏览 10提问于2017-07-15得票数 55
我正在尝试我的__init__函数： self.downscale_time_conv = np.empty(8, dtype=object)
for i in range(8):
self.downscale_time_conv[i] = torch.nn.ModuleDict({}) 但在我的forward中，我有： down_out = False
for i in range(8):
if not down_out:
down_out = s
浏览 22提问于2020-04-23得票数 0
回答已采纳
在一个训练循环的中间，我有以下PyTorch深度学习代码：
loss.backward()
loss具有以下值：
tensor(434.3251, device='cuda:0', dtype=torch.float64, grad_fn=<MeanBackward0>)
我得到了这个错误：
File "[,,,]/torch/autograd/__init__.py", line 154, in backward
Variable._execution_engine.run_backward(
RuntimeError:
浏览 9提问于2022-05-23得票数 0
1回答
我是Pytorch的新手。在这里我想使用这个模型来生成一些图像，但是由于这是在Pytorch 1.5之前编写的，因为梯度计算已经修复，所以这是错误消息。 RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been
modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [1, 512, 4, 4]]
is at version 2; expected version 1 instead.
Hint: enable anomaly det
浏览 249提问于2021-09-13得票数 0
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1回答
我在PyTorch中建立了一个U网模型，它是通过医学图像来检测息肉的.该模型的目的是进行语义分割，因此必须对息肉的位置+类别进行预测。
现在我想把模型和一些视频连接起来，这样它们就可以被推断出来了。我无法做到这一点，因为每个帧的输入大小都不同于模型所期望的输入。
我读到的框架(用CV2)的大小是：1080,192，3。模型尺寸为64、3、7、7。我想64是这里的批次大小，3是通道，但是7，7是什么？我应该输入的图像的大小？我在这里创建了一个带有模型架构的pastebin：https://pastebin.com/XUV35MbE。
有人能告诉我如何将我的帧输入到模型中以得到预测吗？我现在的代码
浏览 0提问于2021-07-04得票数 0
回答已采纳
2回答
当我尝试将我的网络和张量移动到GPU时，我得到了以下错误。我已经检查了网络参数是否已移动到GPU，并检查每个批次的张量，如果它们还没有在GPU上，则移动它们。但是我仍然得到这个问题，说在张量类型中存在不匹配-一个是torch.cuda.FloatTensor，另一个是torch.FloatTensor？有人能告诉我我哪里做错了吗？谢谢。
我的代码：
class Train():
def __init__(self, network, training, address):
self.network = network
self.address = address
浏览 0提问于2017-08-02得票数 7
回答已采纳
我一直在试用用于pytorch的英特尔扩展()，以优化我的推断。我使用的是来自torchvision的预训练模型。我想比较使用ipex和不使用ipex时的改进，所以我创建了一个模型的副本，将其转换为ipex。
现在，我尝试使用我的原始模型和转换为ipex的模型进行推断。
对于转换为ipex的模型，我没有问题，但是对于我的原始模型，我得到了下面的错误。
RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (XPUFloatType) should be the same
这个错误看起来像是由于我的实际模型也被转换成了ipex，
浏览 8提问于2021-09-16得票数 0
1回答
--我想知道它是否对下面的代码是可用的，但现在使用的是pytorch，其中dtype = torch.cuda.FloatTensor。这里有一个直接的python代码(使用numpy):，基本上我想得到x的值，它产生最小的适应度值。
import numpy as np
import random as rand
xmax, xmin = 5, -5
pop = 30
x = (xmax-xmin)*rand.random(pop,1)
y = x**2
[minz, indexmin] = n
浏览 4提问于2017-11-13得票数 0
回答已采纳
我得到一个非常类似于的错误。
我的错误如下：
-----------------------------------------------------------------------
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-85-5a223a19e3f5> in <module>
8 save_run = 'Yes',
浏览 84提问于2022-02-24得票数 2
回答已采纳
我的输入张量是torch.DoubleTensor类型。但是我得到了下面的RuntimeError：
RuntimeError: Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 'weight'
我没有明确指定权重的类型(也就是说，我没有自己初始化我的权重。权重由pytorch创建)。在转发过程中，什么会影响权重的类型？
非常感谢！
浏览 2提问于2018-03-21得票数 32
回答已采纳
我正在用PyTorch做一个策略梯度方法。我想将网络更新移动到循环中，但它停止了工作。我还是个PyTorch新手，如果原因很明显的话，很抱歉。
以下是运行正常的原始代码：
self.policy.optimizer.zero_grad()
G = T.tensor(G, dtype=T.float).to(self.policy.device)
loss = 0
for g, logprob in zip(G, self.action_memory):
loss += -g * logprob
loss.backw
浏览 0提问于2021-02-13得票数 0
我写了一段代码，在CIFAR10或FMNIST上训练和评估CNN模型。cifar可以工作，但是当尝试在fmnist上使用我的函数时，我得到了错误: RuntimeError:给定的groups=1，大小为32，3，3，3的权重，期望input4，1，28，28有3个通道，但得到1个通道 你能猜出问题出在哪里吗？我不知道该怎么做才能修复它。我知道维度或输入数据的方式有一些问题。提前感谢！
浏览 75提问于2021-06-14得票数 0
1回答
同时更新两个模型
、、、
我是新来的火把，没有运气跟随类似的线索。我试图在同一个循环中联合训练两个模型，而模型更新涉及一个不同的计算过程，它会带来来自model_a和model_b的一些合并损失。然而，我不知道如何同时训练它们。任何建议都将不胜感激！
self.optimiser_a.zero_grad()
loss_a = calc_loss_a(output_a, output_b, ground_truth)
loss_a.backward()
self.optimiser_a.step()
self.optimiser_b.zero_grad()
loss_b = calc_loss_b(output_a,
浏览 4提问于2022-10-03得票数 0
2回答
这与现有的许多算法略有不同，拓扑排序似乎是最明显和最有效的答案。
让我们以一个例子来更清楚地解释我的意思。
我有一个DAG，从顶点A开始，到E有5个顶点/节点。我想找出从A到E的最短路径，这样每个节点本身都与路径一起加权，在某一点上，每个节点可能有超过一个加权值。节点可以有多个变量，如x、y和z，这些输入是根据某些偏好(例如用户偏好)进行加权的。因此，我们可以比x或z重得多，这考虑到了“较短的”路径。
我附上了一张图片来解释我想做什么。实现这一目标的最佳方法是什么？向节点添加权重的原因是给定输入对特定节点的偏好。
在饼图中，我们可以看到Y是加权最重的，有50%的偏好，因此我们将Y*N，其
浏览 2提问于2018-02-06得票数 1
回答已采纳
我使用GPU计算了神经网络和torch.cuda.FloatTensor (两者都存储在GPU中)输出的点积，但得到了一个错误：
TypeError: dot received an invalid combination of arguments - got (torch.cuda.FloatTensor) but expected (torch.FloatTensor tensor).
密码就像
p = torch.exp(vector.dot(ht))
这里的矢量是torch FloatTensor，ht是神经网络的输出。
我和这些东西斗争了好几天，但还是不知道。谢谢您的任何可能的解决方
浏览 2提问于2017-07-03得票数 1
1回答
我在用前一个张量更新张量时遇到了一些困难。我的问题:假设我有一个张量x1 Nx1，另一个是通过前面的x2 Nx1计算出来的新的张量。现在，我想更新x2中小于x1的元素。我在用dtype=torch.cuda.FloatTensor。
这是Python中的直接代码：
import numpy as np
...
index = np.where(x1 > x2)
x2[index] = x1[index]
为什么我可以使用PyTorch和dtype=torch.cuda.FloatTensor来完成这个任务呢？如果x1更改为NxD
谢谢!
浏览 2提问于2017-11-14得票数 0
回答已采纳
这是双向rnn的前向传递，我想获取输出特性的avg池。正如您所看到的，我试图从计算中排除带有pad令牌的时间步骤。
def forward(self, text):
# text is shape (B, L)
embed = self.embed(text)
rnn_out, _ = self.rnn(embed) # (B, L, 2*H)
# Calculate average ignoring the pad token
with torch.no_grad():
rnn_out[text == self.pad_token]
浏览 2提问于2021-09-24得票数 2
回答已采纳
我目前正在使用PyTorch来训练神经网络。我使用的数据集是一个具有大量0的二进制分类数据集。
我决定尝试使用PyTorch的交叉熵损失的weight参数.通过sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight计算权重，得到[0.58479532, 3.44827586]的权重值。
当我将这个class_weights张量添加到损失的weight参数中时(即，criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)，我突然得到了一个RuntimeError: expected scalar type
浏览 6提问于2022-05-27得票数 0
2回答
最近，我尝试使用自动编码器来查找异常，但一些输入特征是计数数据(例如，点击量或显示次数)。在训练之前，我需要标准化或缩放吗？
浏览 12提问于2017-06-28得票数 4
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我正在尝试实现基于生成对抗性网络的照片真实感单图像超分辨率中描述的模型，其中作者在第3.2节中说
我们将LR输入图像的范围缩放到0，1，将HR图像缩放到−1，1。在此基础上，计算了强度范围−1，1图像的最小均方损耗。
现在我知道，当灰度图像用浮子表示时，它的值在范围0,1中，但是如何在0,1和-1,1的范围内缩放您的彩色图像？为什么作者要用两种不同的尺度来输入和高分辨率的图像？
任何见解都会有帮助。
浏览 0提问于2019-07-25得票数 4
我将我的模型和数据设置为相同的设备，但总是像这样引发错误：
RuntimeError:输入类型(torch.cuda.FloatTensor)和权重类型(torch.FloatTensor)应该相同
下面是我的训练代码，希望您能回答it.Thanks！
def train(train_img_path, train_label_path, pths_path, interval, log_file):
file_num = len(os.listdir(train_img_path))
device = torch.device("cuda:0" if t
浏览 2提问于2020-05-13得票数 0
回答已采纳
我正在处理一个项目，在这个项目中，模型需要访问类的构造函数init中声明的张量(im子类torch.nn.Module类)，然后我需要通过一个简单的matmul()方法在forward()方法中使用这个张量，通过cuda()调用将模型发送到gpu：
model = Model()
model.cuda()
但是，当我向前传播一个简单的输入X时：
model(X) # or model.forward(X)
我得到了
RuntimeError: torch.cuda.FloatTensor类型的预期对象，但为参数#2 'mat2‘找到torch.FloatTensor类型
表示m
浏览 1提问于2019-01-12得票数 7
回答已采纳
2回答
我试图在PyTorch中用torch.nn.utils.prune修剪我的模型，它提供了两个张量，
一个是最初的重量
另一个是包含0和1的掩码，可以帮助我们关闭网络中的某些连接。
我尝试过这两种解决方案，但都没有提高推理速度：
使用剪枝后的网络推断，这将首先关闭一些连接与掩码，然后运行推理。
使用掩码零出原始权重，然后从state_dict中移除掩码以进行推断。
是否有办法提高模型张量和掩码的速度？用一个非零浮点数相乘比用两个浮点数相乘要快吗？
以下是我的剪枝功能和剪枝速度计算过程：
def prune_net(net):
"""
浏览 0提问于2020-06-11得票数 6
1回答
我通过一个教程构建了一个简单的网络，并得到了以下错误：
RuntimeError: torch.cuda.FloatTensor类型的预期对象，但为参数#4 'mat1‘找到torch.FloatTensor类型
有什么帮助吗？谢谢!
import torch
import torchvision
device = torch.device("cuda:0")
root = '.data/'
dataset = torchvision.datasets.MNIST(root, transform=torchvision.transforms.
浏览 1提问于2018-07-31得票数 9
回答已采纳
我正在尝试使用if语句在我的PyTorch代码中使用torch.FloatTensor作为数据类型，以加速其进入GPU。
这是我的密码：
import torch
import time
def fitness(x):
return torch.pow(x, 2)
def velocity(v, gxbest, pxbest, pybest, x, pop):
return torch.rand(pop).type(dtype)*v + \
torch.rand(pop).type(dtype)*(pxbest - x) + \
浏览 3提问于2017-11-14得票数 1
回答已采纳
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