报错RuntimeError: linalg.vector_norm: Expected a floating point or complex tensor as input. Got Long
时间: 2024-04-11 12:28:04 浏览: 123
这个报错是由于输入给 linalg.vector_norm 函数的张量类型不正确导致的。linalg.vector_norm 函数期望接收一个浮点数或复数张量作为输入,但你传入了一个 Long 类型的张量。
要解决这个问题,你可以将输入张量转换为浮点数类型。你可以使用 `.float()` 方法将 Long 张量转换为浮点数张量。例如,如果你的输入张量是 `tensor`,你可以使用 `tensor.float()` 将其转换为浮点数类型。
以下是一个示例代码:
```
tensor = tensor.float()
```
通过这样的转换,你就可以将 Long 张量转换为浮点数张量,然后再将其传递给 linalg.vector_norm 函数,避免这个报错。
相关问题
runtimeerror: thread.__init__() not called
这个错误通常出现在多线程编程中。它表示在创建线程对象时,没有正确地调用构造函数(__init__()函数)。线程对象是基于Python中的Thread类创建的,该类具有许多可用于创建和管理线程的方法和属性,包括__init__()。
正确创建一个线程对象的方法是在创建对象时使用类的构造函数并将所有必要的参数传递给它。例如,如果您想创建一个名为“my_thread”的线程对象,并且您希望该线程使用“run_function”函数作为其主要功能,则应编写以下代码:
my_thread = threading.Thread(target=run_function)
其中“target”参数指定主要功能,该功能将在新线程中启动并运行。如果您在创建线程对象时省略了“target”参数,则可能会收到“runtimeerror: thread.__init__() not called”错误。
因此,要消除此错误,请确保您在创建线程对象时正确调用Thread类的构造函数,并确保所有必要的参数均被正确传递。
return torch.batch_norm( RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
这个错误通常是由于cuDNN库引起的。cuDNN是一个用于深度学习的GPU加速库,它可能与你的PyTorch版本不兼容或者配置不正确。
你可以尝试以下解决方法:
1. 更新你的PyTorch版本:确保你正在使用最新版本的PyTorch。你可以使用以下命令更新PyTorch:
```
pip install --upgrade torch torchvision
```
2. 检查cuDNN的兼容性:确保你的cuDNN版本与你的PyTorch版本兼容。你可以在PyTorch的官方文档中找到cuDNN与PyTorch版本的兼容性表格。
3. 检查GPU驱动程序:确保你的GPU驱动程序已经正确安装并且与你的PyTorch版本兼容。你可以尝试更新或重新安装你的GPU驱动程序。
4. 检查CUDA版本:确保你的CUDA版本与你的PyTorch版本兼容。你可以在PyTorch的官方文档中找到CUDA与PyTorch版本的兼容性表格。
如果以上方法都没有解决问题,你可以尝试在PyTorch的论坛或社区中寻求帮助,或者提供更多详细的错误信息以便我们更好地帮助你解决问题。