Traceback (most recent call last): File "D:\pycode\DATASET\metalstmtry.py", line 103, in <module> y_pred = clone(x1.double(), device=device) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\learn2learn\algorithms\maml.py", line 107, in forward return self.module(*args, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\pycode\DATASET\metalstmtry.py", line 49, in forward out, _ = self.lstm1(x, (h0, c0)) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\modules\rnn.py", line 692, in forward self.dropout, self.training, self.bidirectional, self.batch_first) RuntimeError: expected scalar type Double but found Float
时间: 2023-08-09 12:09:24 浏览: 167
linux 下 pip3 报错“ File “/usr/bin/pip3”, line 9, in from pip import mainImportError: canno”处理
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这个错误通常出现在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时。它表明你的模型在期望接收 Double 类型的张量(即 torch.DoubleTensor),但实际传入了 Float 类型的张量(即 torch.FloatTensor)。
解决办法是将模型中的张量类型转换为 Double 类型,可以通过以下方式实现:
1. 在模型定义中将所有张量类型修改为 Double 类型,如将 nn.Conv2d 中的输入和输出张量类型修改为 torch.nn.DoubleTensor;
2. 在训练数据中将所有张量类型转换为 Double 类型,如将输入数据张量类型修改为 torch.DoubleTensor;
3. 在模型前向传播过程中,将输入张量类型转换为 Double 类型,如将输入张量 x 转换为 x.double()。
需要注意的是,将张量类型从 Float 转换为 Double 会增加内存消耗,因为 Double 类型需要更多的内存空间。因此,在进行类型转换时需要权衡内存消耗和模型精度之间的平衡。
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