For primitive[BCEWithLogitsLoss], the input argument[label] must be a type of {Tensor[Float16], Tensor[Float32]}, but got Tensor[Int32].
时间: 2023-12-24 20:02:02 浏览: 27
这个错误提示是在使用 PyTorch 深度学习框架时出现的。BCEWithLogitsLoss 是一个二分类的损失函数,输入的 label 应该是一个 Float16 或者 Float32 类型的 tensor,但是你的输入是 Int32 类型的 tensor,所以出现了这个错误。
解决方法是将 label 转换为 Float16 或者 Float32 类型的 tensor。你可以使用 tensor.to() 方法进行转换。例如:
```
label = label.to(torch.float16)
```
或者
```
label = label.to(torch.float32)
```
注意,转换的时候需要保证 label 中的值能够被转换为 float16 或 float32 类型。如果有超出范围的值,会报错。
相关问题
Wrong number of type arguments: 1; required: 2 Type argument cannot be of primitive type
这个错误通常表示你在使用泛型类或泛型方法时,给定了一个基本类型作为类型参数,而 Java 的泛型不支持基本类型作为类型参数,只支持引用类型作为类型参数。
要修复这个错误,你需要使用对应的包装类作为类型参数,而不是基本类型。例如,如果你想使用 `int` 类型作为键类型,那么需要使用 `Integer` 类型作为类型参数,例如 `Map<Integer, String>`。如果你想使用 `boolean` 类型作为值类型,那么需要使用 `Boolean` 类型作为类型参数,例如 `Map<String, Boolean>`。
需要注意的是,Java 提供了自动装箱和拆箱机制,可以让基本类型自动转换为对应的包装类型,反之亦然。因此,你可以在代码中使用基本类型,而不必显式地创建包装类型对象。例如,你可以这样创建一个 `HashMap` 对象:
```
Map<Integer, Boolean> map = new HashMap<>();
```
这里的类型参数使用了自动装箱,将基本类型 `int` 和 `boolean` 转换为对应的包装类型 `Integer` 和 `Boolean`。
Optional int parameter 'type' is present but cannot be translated into a null value due to being declared as a primitive type. Consider declaring it as object wrapper for the corresponding primitive type
这个错误提示是因为你在方法参数中定义了一个类型为int的可选参数type,但是你没有给它赋默认值,也就是说当这个参数没有被传入时,它的值会是0,而0又不能被赋给Integer对象。解决方法是将参数类型从int改为Integer,这样就可以将null赋给它了。例如:
```
public void myMethod(String name, Integer type) {
// do something
}
```