torch.dtype

torch.dtype 是 PyTorch 中用于表示张量数据类型的类。它定义了不同的数据类型，例如 float32、int64、bool 等。这些数据类型决定了张量可以存储的值的范围和精度。你可以使用 torch.dtype 来指定张量的数据类型，或者通过张量的 .dtype 属性来获取其当前的数据类型。

相关问题

TypeError: empty() received an invalid combination of arguments - got (tuple, dtype=NoneType, device=NoneType), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.memory_format memory_format, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of SymInts size, *, torch.memory_format memory_format, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)

这个错误通常是由于使用了错误的参数类型导致的。在这种情况下，错误的参数类型是一个元组，而函数期望的是一个张量或一个元组加上其他参数。

你需要检查传递给函数的参数，确保它们的类型是正确的。如果你不确定哪个参数导致了这个错误，可以通过在代码中插入 print 语句来调试它。

另外，你可以查看函数的文档或源代码，以了解函数期望哪些参数类型。这将帮助你避免类似的错误。

TypeError: empty() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, dtype=NoneType, device=NoneType), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.memory_format memory_format, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of ints size, *, torch.memory_format memory_format, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)

这是一个类型错误，提示中指出函数 empty() 接收到了一个无效的参数组合，期望的参数组合应该是：1. 一个整数元组 size，以及其他可选参数；2. 一个整数元组 size，以及其他可选参数和一个输出张量 out。其中可选参数包括：命名元组 names、内存格式 memory_format、数据类型 dtype、张量布局 layout、设备 device、是否锁定内存 pin_memory 和是否需要梯度 requires_grad。