RuntimeError: expected scalar type Float but found Double
时间: 2023-10-29 18:16:48 浏览: 32
这个错误通常是因为你的代码中使用了不同类型的张量(tensor)。在 PyTorch 中,默认的数据类型是 float32(即单精度浮点数),也就是说,如果你没有指定数据类型,PyTorch 会默认使用 float32。如果你的代码中有使用到其他数据类型(比如 double),就需要在创建张量时指定数据类型。
解决这个问题的方法是将张量的数据类型转换为 float32。你可以使用 `.float()` 方法将张量转换为 float32 类型。例如,如果你的张量名字是 `x`,你可以使用以下代码将它转换为 float32 类型:
```
x = x.float()
```
如果你的代码中使用了大量的 double 类型张量,你也可以在创建张量时指定数据类型为 float32。例如,如果你要创建一个大小为 (3, 4) 的全零 double 类型张量,你可以使用以下代码:
```
import torch
x = torch.zeros((3, 4), dtype=torch.float64)
```
将 `dtype` 参数设置为 `torch.float64` 就可以创建一个 double 类型的张量。如果你要创建 float32 类型的张量,可以将 `dtype` 参数设置为 `torch.float32`。
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要解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:
1. 确保输入的数据类型正确:检查你的代码中是否有使用Double类型的数据,如果有,将其转换为Float类型。可以使用`.float()`方法将Double类型的张量转换为Float类型。
2. 检查模型参数的数据类型:如果你在模型中使用了Double类型的参数,可以尝试将其转换为Float类型。
3. 检查PyTorch版本:确保你使用的是与你的代码兼容的PyTorch版本。有些旧版本的PyTorch可能不支持Double类型的张量。
4. 检查硬件设备:如果你在GPU上运行代码,确保你的GPU支持Double类型的计算。有些较旧或较低端的GPU可能不支持Double类型的计算。
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input_data = input_data.to(torch.DoubleTensor)
然后,您可以将转换后的数据输入到transformerencoder中进行处理。