代码： if self.zero_grad_before_forward: self.optimizer.zero_grad() with autocast(dtype=self.precision): loss_dict = self.model(data) if isinstance(loss_dict, torch.Tensor): losses = loss_dict loss_dict = {"total_loss": loss_dict} else: losses = sum(loss_dict.values())。autocast() 函数不支持 dtype 这个关键字参数,请使用 torch.set_default_tensor_type() 函数设置默认数据类型

抱歉，可能是我表述不清楚了。autocast() 函数的确没有 dtype 这个关键字参数，我想表达的是在使用 autocast() 函数时，可以通过设置默认的数据类型来控制数据类型的转换。具体地，可以使用 torch.set_default_dtype() 函数来设置默认的数据类型。示例代码如下：

import torch

# 设置默认的数据类型为半精度浮点数
torch.set_default_dtype(torch.float16)

# 使用 autocast() 函数进行计算
with torch.cuda.amp.autocast():
    x = torch.randn(3, 3)
    y = torch.randn(3, 3)
    z = x + y

# 将结果转换为单精度浮点数
z = z.float()

在上面的代码中，我们通过 torch.set_default_dtype() 函数将默认的数据类型设置为半精度浮点数。然后，在使用 autocast() 函数进行计算时，所有的计算都会自动转换为半精度浮点数。最后，我们可以将结果转换为单精度浮点数。这样做的好处是可以在保证计算精度的同时，减少计算所需的存储空间和计算时间。

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pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改源代码

根据你提供的代码，报错信息显示 index 的形状是 [112, 1]，而 x 的形状是 [16, 7]，因此 index 与 x 的形状不匹配，导致了这个错误。

为了解决这个问题，你可以尝试将 LDAMLoss 类的 forward 函数中的 index 的形状改为 [x.size(0), x.size(1)]，这样就能够与 x 的形状匹配。同时，由于 target.data 已经被弃用，建议改为 target。修改后的代码如下：

class LDAMLoss(nn.Module):
    def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30):
        super(LDAMLoss, self).__init__()
        m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list))
        m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list))
        m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list)
        self.m_list = m_list
        assert s > 0
        self.s = s
        self.weight = weight

    def forward(self, x, target):
        index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8)
        index.scatter_(1, target.view(-1, 1).type(torch.int64), 1)
        index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor)
        batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1))
        batch_m = batch_m.view((-1, 1))
        x_m = x - batch_m
        output = torch.where(index, x_m, x)
        return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

另外，你的 init 方法也存在一些错误。super 函数应该在 init 方法的第一行调用，而不是在函数体内。因此，init 方法应该改为：

def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30):
        super(LDAMLoss, self).__init__()
        m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list))
        m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list))
        m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list)
        self.m_list = m_list
        assert s > 0
        self.s = s
        self.weight = weight

pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改源代码

根据你提供的代码，报错是出现在 LDAMLoss 的 forward 函数中。根据报错信息，可以推测是 index 的大小与 x 的大小不匹配导致的。可以在 forward 函数中添加一行代码，对 index 进行裁剪，使其与 x 的大小匹配，代码如下：

def forward(self, x, target):
    index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8)
    target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1)
    index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1)
    # 添加以下一行代码
    index = index[:, :x.size(1)]
    index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor)
    batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1))
    batch_m = batch_m.view((-1, 1))
    x_m = x - batch_m
    output = torch.where(index, x_m, x)
    return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

这样应该就能解决报错问题了。