RuntimeError: "addmm_cuda" not implemented for 'Short'

这个错误通常是由于在使用 PyTorch 的 CUDA 版本时，数据类型不匹配导致的。在 PyTorch 中，有些操作是只支持特定的数据类型的，如果数据类型不匹配，就会出现这个错误。

根据错误提示信息，你使用了一个数据类型为 Short 的张量，而某个操作（addmm_cuda）没有实现对于这种数据类型的支持。你可以尝试将数据类型转换为其他支持的类型，比如 Float 或 Double，或者检查你的代码是否有其他错误。如果需要使用 Short 类型的张量，你可以尝试使用 CPU 版本的 PyTorch 运行代码。

相关问题

runtimeerror: "addmm_cuda" not implemented for 'long'

### 回答1：
这个错误是由于在使用 PyTorch 的 CUDA 加速时，尝试对 'long' 类型的张量执行 'addmm' 操作，但是该操作并没有被实现。建议将张量类型转换为 'float' 或 'double' 类型，或者使用 CPU 进行计算。

### 回答2：
这个错误是指在PyTorch的代码中，使用了“addmm_cuda”函数，但是这个函数没有针对‘long’数据类型进行实现，导致出现了“not implemented”错误。addmm_cuda函数是PyTorch中的一个矩阵操作函数，用于将两个矩阵相乘并加上一个偏置矩阵得到一个新的输出矩阵。

如果在代码中使用long类型，这个函数就会报错，因为long类型是在CPU上实现的，而addmm_cuda是PyTorch中的一个GPU函数，专门针对GPU上的float和double数据类型进行优化的。因此，如果想要使用这个函数，应该使用float或double类型的数据。

要解决这个错误，一种方法是在代码中使用float或double数据类型，尤其是当使用GPU计算时，需要确保数据类型的正确性。另外一种方法是通过更改代码来实现针对long数据类型的addmm_cuda函数，不过这需要相当高的技术水平和精确度，建议不要尝试。

总之，在进行PyTorch代码开发时，需要注意数据类型的选择和正确性，避免出现类似的错误。

### 回答3：
该错误通常是由于使用PyTorch的GPU版本时，尝试在数据类型为long的张量上执行addmm操作而导致的。

PyTorch是一个用于深度学习的Python库，可以使用GPU进行高效计算。CUDNN（NVIDIA用于深度神经网络的最新库）可以加速多个操作，例如矩阵乘法，但是CUDNN仅用于float和double类型的张量。因此，如果在数据类型为long的张量上执行addmm操作，将无法使用CUDNN进行加速，这就是出现“addmm_cuda not implemented for 'long'”错误的原因。

解决此错误的方法是将数据类型从long更改为float或double。可以使用张量的type方法轻松更改数据类型。例如，x = x.type(torch.FloatTensor)将张量x的类型从long更改为float。

此外，还可以使用数据类型适当的初始化方法来避免此错误。例如，torch.zeros和torch.ones的默认类型为float，而torch.zeros（n，dtype = torch.long）和torch.ones（n，dtype = torch.long）的类型为long。

总之，务必注意数据类型的选择，并确保在执行操作之前，了解所用数据类型是否有GPU加速器的支持。使用type方法可以轻松地更改数据类型。

RuntimeError: "mse_cuda" not implemented for 'Byte'

This error message indicates that an operation called "mse_cuda" has not been implemented for the data type 'Byte'. This could happen if you are trying to perform a calculation or operation on a tensor of type 'Byte' using a function or module that only supports certain data types.

To fix this error, you could try converting the tensor to a different data type that is supported by the function or module you are using. For example, you could try converting the tensor to a 'Float' data type using the .float() method before performing the calculation. Alternatively, you could try finding a different function or module that supports the 'Byte' data type.