RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个错误通常发生在使用 PyTorch 时，因为 PyTorch 中默认的数据类型是 FloatTensor，而有些模型需要的是 DoubleTensor 类型的数据。解决这个问题的方法是将数据类型转换为 DoubleTensor，可以使用以下代码：

x = x.double() # 将 x 转换为 DoubleTensor 类型

另外，也可以在模型定义时明确指定数据类型为 DoubleTensor，例如：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)
        self.fc1 = nn.Linear(64*30*30, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = x.view(-1, 64*30*30)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.fc2(x)

        return x.double() # 将输出结果转换为 DoubleTensor 类型

相关问题

runtimeerror: expected scalar type Double but found Float

这个错误通常是由于代码中使用了不同类型的数据导致的。在 PyTorch 中，常用的数据类型有 Float 和 Double，如果模型的输入数据类型与模型的参数类型不匹配，就会出现这个错误。

为了解决这个问题，你可以检查你的代码，确保所有的数据类型都是一致的，或者使用 `.double()` 方法将所有的数据类型转换成 Double 类型。例如：

x = x.double()

如果你的代码中使用了 GPU，你还需要将数据类型转换成 GPU 支持的数据类型，例如：

x = x.to(device).double()

其中，device 表示你的 GPU 设备。

pytorch报错RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个报错通常是因为你的模型中定义的参数类型与你输入的数据类型不一致。在 PyTorch 中，有些操作只支持特定的数据类型，例如只支持 FloatTensor 或 DoubleTensor。解决这个问题的方法是将输入数据的类型转换为模型期望的类型，或者将模型参数的类型更改为输入数据的类型。你可以使用 `.to()` 方法来实现类型转换，例如将 FloatTensor 转换为 DoubleTensor：`input_data = input_data.to(torch.double)`。如果需要更改模型参数的类型，可以使用 `.double()` 或 `.float()` 方法来更改模型中的参数类型。