RuntimeError: "max_pool2d" not implemented for 'Short'如何解决
时间: 2024-03-11 17:50:03 浏览: 17
此错误通常表示您在使用 PyTorch 的 `max_pool2d` 函数时,输入张量的数据类型不受支持。`max_pool2d` 函数只能用于浮点型张量,而您的输入张量是 `Short` 类型。
解决此问题的方法是将输入张量的数据类型转换为浮点型,例如:
```
import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]], dtype=torch.short)
x = x.float()
y = torch.nn.functional.max_pool2d(x, kernel_size=2)
```
在这个例子中,我们先将输入张量 `x` 的数据类型转换为浮点型,然后再将其传递给 `max_pool2d` 函数。
如果您需要在其他地方使用 `Short` 类型的张量,可以在必要时将其转换为浮点型并在使用后再转换回来。
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例如,如果使用 PyTorch,可以尝试以下代码:
```python
import torch
# 创建一个半精度浮点数张量
x = torch.randn(2, 3).half()
# 将张量转换为单精度浮点数
x = x.float()
# 运行模型
output = model(x)
```
这样就可以避免出现 "slow_conv2d_cpu" not implemented for 'Half' 的错误。