torch.cat(): input types can't be cast to the desired output type Byte

根据提供的引用内容，出现这种错误通常是因为输入的数据类型与期望的输出类型不匹配。在使用`torch.cat()`函数时，如果输入的张量类型不一致，则会出现这种错误。解决这个问题的方法是将所有输入张量的数据类型转换为相同的类型，以便它们可以被拼接在一起。

以下是一个示例，假设我们有两个张量`t1`和`t2`，它们的数据类型分别为`float`和`int`，我们想将它们拼接在一起：

import torch

t1 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
t2 = torch.tensor([4, 5, 6])

# 将t2的数据类型转换为float
t2 = t2.float()

# 将t1和t2拼接在一起
result = torch.cat((t1, t2))

print(result)

输出结果为：

tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.])

相关问题

RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type long long

当使用BCEWithLogitsLoss()函数时，出现"RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type Long"的错误通常是由于输入类型不匹配引起的。根据引用和引用的描述，这个错误是因为在使用BCEWithLogitsLoss()函数时，输出结果的数据类型是浮点型（Float），而期望的输出类型是长整型（Long）。这种类型不匹配导致了错误的发生。

解决这个问题的方法是将输出结果的数据类型转换为与期望的输出类型相匹配。根据引用的描述，可以使用torch.long()函数将输出结果转换为长整型。通过这种方式，你可以将浮点型的输出结果转换为长整型，从而避免这个错误的发生。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type Long](https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/115436554)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

result type Float can't be cast to the desired output type Long

在PyTorch中，当你尝试将浮点型数据转换为长整型数据时，可能会出现"result type Float can't be cast to the desired output type Long"的错误。这通常是由于数据类型不匹配导致的。为了解决这个问题，你可以使用`.long()`方法将浮点型数据转换为长整型数据。

以下是一个示例代码：

import torch

# 创建一个浮点型张量
float_tensor = torch.tensor([1.5, 2.7, 3.9])

# 将浮点型张量转换为长整型张量
long_tensor = float_tensor.long()

# 打印结果
print(long_tensor)

这段代码将输出一个长整型张量，其中浮点型数据被转换为长整型数据。