RuntimeError: expected scalar type Double but found Float怎么解决

这个错误通常是由于张量的数据类型不匹配导致的。你需要将张量的数据类型转换为 Double 类型，可以使用 `.double()` 方法来实现。

例如，如果你有一个名为 `tensor` 的张量，你可以使用以下代码将其转换为 Double 类型：

tensor = tensor.double()

如果你需要在创建张量时指定数据类型为 Double，可以使用 `torch.DoubleTensor()` 方法创建一个 Double 类型的张量。

tensor = torch.DoubleTensor(data)

希望这可以帮助你解决问题。

相关问题

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

RuntimeError: expected scalar type Float but found Double

这个错误通常是由于输入的数据类型不匹配引起的。在 PyTorch 中，张量（Tensor）的默认数据类型为 FloatTensor，如果输入的数据类型为 DoubleTensor，则会出现这个错误。

解决方法是将输入数据类型转换为正确的数据类型，例如：

input_data = torch.DoubleTensor(input_data)
output = model(input_data.float())

在这个例子中，我们将输入数据 input_data 转换为 DoubleTensor，然后将其转换为 FloatTensor 以匹配模型的输入类型。