python - Mxnet 数据类型是 float64，但一直说它是 float32

Question

我是 pytorch 和 tensorflow 用户。我遇到 Mxnet 是为了使用 AWS sagemaker 的弹性推理。

Mxnet gluon dataset api 貌似和pytorch的dataset很像。

class CustomDataset(mxnet.gluon.data.Dataset):
    def __init__(self):
        self.train_df = pd.read_csv('/shared/KTUTOR/test_summary_data.csv')
    def __getitem__(self, idx):
        return mxnet.nd.array(self.train_df.loc[idx, ['TT', 'TF', 'FT', 'FF']], dtype='float64'), mxnet.nd.array(self.train_df.loc[idx, ['p1']], dtype='float64')
    def __len__(self):
        return len(self.train_df)

我像上面那样定义了我的自定义数据集，并将数据类型设置为 float64。

test_data = mxnet.gluon.data.DataLoader(CustomDataset(), batch_size=8, shuffle=True, num_workers=2)

我用 DataLoader 包装了我的数据集，到目前为止没有错误。当我将数据传递到网络时出现错误。

for epoch in range(1):
for data, label in test_data:
    print(data.dtype)
    print(label.dtype)
    with autograd.record():
        output = net(data)
        loss = softmax_cross_entropy(output, label)
    loss.backward()
    trainer.step(batch_size)

net(data) 错误增加，错误信息如下所示。

MXNetError: [07:53:55] src/operator/contrib/../elemwise_op_common.h:135: Check failed: assign(&dattr, vec.at(i)): Incompatible attr in node  at 1-th input: expected float64, got float32
Stack trace:
  [bt] (0) /root/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/mxnet/libmxnet.so(+0x4b09db) 
[0x7f00f96519db] ...

当我打印数据类型和标签时，它们都是float64，但是MXNet告诉我数据的数据类型是float32。有人可以解释为什么会这样吗？非常感谢。

Answer 1

您应该不直观地将输入数据转换为 float32(而不是 float64)。

虽然错误似乎与这个建议完全相反，但这个失败的检查是从网络中的低级操作向上传播的，最有可能是以下形式:(input * weight) + bias.

由于 input 是计算的第一个变量，它将其他变量(权重和偏差)的预期数据类型设置为 float64。所以检查实际上是在提示 weight 的数据类型是 float32，而应该是 float64。