File "C:\Users\8417\anaconda3\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 487, in backward torch.autograd.backward( File "C:\Users\8417\anaconda3\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 200, in backward Variable._execution_engine.run_b

这是一个 Python 错误信息，通常是由于在使用 PyTorch 进行反向传播时出现了错误导致的。具体原因可能是代码中的某个操作不支持自动求导，或者输入的张量维度不匹配等问题。建议检查代码中与自动求导相关的部分，确认输入张量的维度是否正确，以及是否进行了支持自动求导的操作。如果问题仍然存在，可以尝试在 PyTorch 官方论坛或 GitHub 上提出问题，寻求帮助。

相关问题

D:\Anaconda\python.exe D:\py\text2.py (56, 29) D:\Anaconda\lib\site-packages\xarray\core\nanops.py:142: RuntimeWarning: Mean of empty slice return np.nanmean(a, axis=axis, dtype=dtype) D:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2691: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide c /= stddev[:, None] D:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2692: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide c /= stddev[None, :] D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([40])) that is different to the input size (torch.Size([40, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) Traceback (most recent call last): File "D:\py\text2.py", line 154, in <module> loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 489, in backward self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 199, in backward allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

根据你提供的信息，看起来是在运行一个 Python 脚本出现了一些错误。具体来说，有一个运行时警告和一个运行时错误。警告是在计算均值时出现了一个空切片，而错误是在使用 PyTorch 进行误差反向传播时发生的。根据错误消息，你的代码似乎期望一个 Float 类型的张量，但实际上得到了一个 Double 类型的张量。你可以检查代码中的张量类型，并确保它们与你期望的类型一致。另外，你也可以检查输入和目标张量的大小，确保它们具有相同的大小。

--------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) Cell In[58], line 11 9 y3 = y1 + y2 10 # 计算y3对x的梯度 ---> 11 y3.backward() 12 print(x.grad) File E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\_tensor.py:487, in Tensor.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs) 477 if has_torch_function_unary(self): 478 return handle_torch_function( 479 Tensor.backward, 480 (self,), (...) 485 inputs=inputs, 486 ) --> 487 torch.autograd.backward( 488 self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs 489 ) File E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py:200, in backward(tensors, grad_tensors, retain_graph, create_graph, grad_variables, inputs) 195 retain_graph = create_graph 197 # The reason we repeat same the comment below is that 198 # some Python versions print out the first line of a multi-line function 199 # calls in the traceback and some print out the last line --> 200 Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass 201 tensors, grad_tensors_, retain_graph, create_graph, inputs, 202 allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

这个错误是因为在进行反向传播（backward）时，计算图中的某些张量没有被设置为需要梯度计算。在PyTorch中，默认情况下，张量是不需要梯度的，除非通过设置`requires_grad=True`来显式指定。

根据你提供的代码，可以看到报错发生在`y1`和`y2`的计算中，因此我们需要确保`x`、`w1`、`w2`都设置了`requires_grad=True`，以便能够计算它们的梯度。可以在定义这些张量时添加`requires_grad=True`参数。

以下是修正后的代码：

import torch

# 定义x，w1，w2，并设置requires_grad=True
x = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], requires_grad=True)
w1 = torch.tensor([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]], requires_grad=True)
w2 = torch.tensor([[0.5], [0.6]], requires_grad=True)

# 计算y1和y2
y1 = torch.matmul(x, w1)
y2 = torch.matmul(y1, w2)

# 计算y3并进行反向传播
y3 = y1 + y2
y3.backward()

# 打印x的梯度
print(x.grad)

通过将`requires_grad=True`添加到`x`、`w1`和`w2`的定义中，可以确保这些张量需要计算梯度。然后，可以进行正向传播和反向传播，并打印出`x`的梯度。