norm(): input dtype should be either floating point or complex dtypes. Got Long instead.
时间: 2024-03-05 19:51:13 浏览: 26
这个错误通常是因为在使用 `torch.norm()` 时,输入的张量的数据类型是整数类型(比如`LongTensor`)而不是浮点数或复数类型。你需要将输入的张量转换为浮点数或复数类型,可以使用 `.float()` 或 `.double()` 方法将整数类型的张量转换为浮点数类型或双精度浮点数类型。例如,可以使用以下代码来解决这个问题:
```
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.long)
norm_x = torch.norm(x.float())
print(norm_x)
```
这里,我们首先创建了一个 `dtype` 为 `torch.long` 的张量 `x`,然后使用 `.float()` 方法将其转换为浮点数类型,并将转换后的张量作为参数传递给 `torch.norm()` 函数。这样就可以成功计算张量的范数了。
相关问题
报错RuntimeError: linalg.vector_norm: Expected a floating point or complex tensor as input. Got Long
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。
TypeError: 'norm' must be an instance of matplotlib.colors.Normalize or None, not a type
This error occurs when the variable passed as the `norm` argument to a matplotlib function is not an instance of `matplotlib.colors.Normalize` or `None`.
To fix this error, make sure that the variable you are passing as `norm` is an instance of `matplotlib.colors.Normalize` or `None`. If it is not, you can create an instance of `Normalize` using the `matplotlib.colors.Normalize` class or set `norm=None` to use the default normalization.
For example:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
norm = mcolors.Normalize(vmin=0, vmax=1)
plt.scatter(x, y, c=z, cmap='viridis', norm=norm)
```
Or:
```
plt.scatter(x, y, c=z, cmap='viridis', norm=None)
```