[Error] with 'Point::Point(float)'
时间: 2024-04-28 20:26:16 浏览: 13
这个错误通常表示你在使用 `Point` 类时出现了问题,具体是在调用 `Point(float)` 构造函数时出现了错误。可能是你没有正确地传递参数,或者你的构造函数中有一些逻辑错误导致它无法正常工作。请检查你的代码并确保你正确地使用了 `Point` 类。如果你无法解决问题,请提供更多的代码和错误信息以供参考。
相关问题
RuntimeError: Expected floating point type for target with class probabilities, got Long
这个错误通常是由于使用了错误的数据类型导致的。在使用分类器时,目标张量应该是浮点型的,而不是整型的。
解决方法是将目标张量的数据类型转换为浮点型,可以使用`target.float()`将目标张量转换为浮点型,或者在定义目标张量时就使用浮点型。
例如,如果你的代码中有以下定义:
```
target = torch.tensor([0, 1, 0])
```
可以将其修改为:
```
target = torch.tensor([0, 1, 0], dtype=torch.float)
```
或者在使用时进行转换:
```
output = model(input)
target = target.float()
loss = criterion(output, target)
```
RuntimeError: expected scalar type Float but found Half
这个错误通常发生在使用半精度浮点数(half-precision floating point)的算法或模型中。它表明代码期望输入或输出是单精度浮点数(float),但实际输入或输出是半精度浮点数(half)。
解决这个问题的方法是将模型或算法的输入和输出类型转换为单精度浮点数(float)。可以使用PyTorch中的`.float()`函数来完成这个转换。
举个例子,如果模型的输入是`input`,那么可以使用以下代码将其转换为单精度浮点数:
```
input = input.float()
```
同样地,如果模型的输出是`output`,那么可以使用以下代码将其转换为单精度浮点数:
```
output = output.float()
```
这样就可以避免这个错误的发生。
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