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我的输入张量是 torch.DoubleTensor 类型。但我得到了下面的 RuntimeError:
RuntimeError: Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 'weight'
最佳答案
我也收到完全相同的错误。根本原因原来是我的数据加载代码中的这条语句:
t = t.astype(np.float)
t = t.astype(np.float32)
关于pytorch - RuntimeError : Expected object of type torch. DoubleTensor 但发现参数 #2 的类型为 torch.FloatTensor 'weight',我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49407303/
这个: device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) for data
首先,我使用类似“model.cuda()”的方法将模型和数据转换为 cuda。但是它仍然存在这样的问题。我调试模型的每一层,每个模块的权重都有 iscuda=True。那么有谁知道为什么会出现这样的
虽然此示例没有经过训练,但这是一个较大程序的改编部分,其中确实进行了训练。在这种情况下,我只是希望生成器网络生成随机图像: import torch from torch.autograd impor
我有 2 个 numpy 数组,我将它们转换为张量以使用 TensorDataset 对象。 import torch.utils.data as data_utils X = np.zeros((1
我正在尝试在运行 MacOS 12.4 的 Apple M1(第一代)上运行这个 notebook, 库卡住: >pip3 freeze anyio @ file:///private/tmp/jup
从我在网上看到的所有内容来看,FloatTensors 是 Pytorch 的默认值,当我创建一个张量传递给我的生成器模块时,它是一个 FloatTensor,但是当我尝试通过一个线性层运行它,它提示
我正在执行类似 MNIST 的任务,输入是 10 类图像,预期输出是图像的预测类。 但现在 output 类似于 [-2.3274, -2.2723, ...],其长度为 batch_size。而 t
我尝试像这样比较位于 GPU 上的两个 torch.FloatTensor(只有一个条目): if (FloatTensor_A > FloatTensor_B): do something 问题是,
我无法将 int64 分配给 torch 张量。我有以下张量 tempScale = torch.zeros((total, len(scale))).cuda() if useGpu else to
我想用 python 生成一些随机数,并用 pytorch 将其转换为张量。这是我生成随机数并将其转换为张量的代码。 import numpy as np import torch P = np.ra
我有一批来自 GRU 的输出隐藏向量。它的形状是[1,4,256] ( 0 ,.,.) = -0.9944 1.0000 0.0000 ... -1.0000 0.0000 -1.0000
我正在运行来自 the documentation 的这个极其简单的 PyTorch 示例 NN原样,没有任何改变。 我收到这个错误: Traceback (most recent call last
我的输入张量是 torch.DoubleTensor 类型。但我得到了下面的 RuntimeError: RuntimeError: Expected object of type torch.Dou
我收到错误, Input type (torch.cuda.ByteTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the sam
Pytorch 0.4.0 引入了 Tensor 和 Variable 类的合并。 在此版本之前,当我想从一个 numpy 数组创建一个带有 autograd 的 Variable 时,我会执行以下操
我一直在尝试重新训练模型,但不幸的是,最近 2 天我不断遇到同样的错误。 你能帮忙解决一下这个问题吗? 初步工作: %matplotlib inline %config InlineBackend.f
为什么会出现这个错误。 我正在尝试编写一个自定义损失函数,它最终具有负对数似然。 根据我的理解,NLL 是在两个概率值之间计算的? >>> loss = F.nll_loss(sigm, trg_,
我在运行机器翻译代码时遇到了这个错误。 RuntimeError Traceback (most recent call last) in 5 decoder = Decoder(len(out_vo
我是一名优秀的程序员,十分优秀!