scatter(): Expected dtype int64 for index

这个错误通常是因为您在使用 `scatter()` 函数时，索引的数据类型不是 `int64`。 `scatter()` 函数需要一个整数类型的张量作为索引，以指定要分散的元素位置。

请确保您的索引张量的数据类型是整数类型。如果不是，可以使用 `.long()` 方法将其转换为 `int64` 数据类型。例如：

import torch

# 创建一个浮点型张量
values = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])

# 创建一个索引张量，其中包含浮点数
# 这会导致 "Expected dtype int64 for index" 错误
index = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0, 3.0])

# 将索引转换为 int64 数据类型
index = index.long()

# 使用 scatter() 函数
result = torch.zeros(4)
result.scatter_(0, index, values)
print(result)

输出：

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

相关问题

RuntimeError: scatter(): Expected dtype int64 for index

This error occurs when the index used for the scatter operation is not of type int64.

Possible solutions:

1. Convert the index to int64 using the `astype()` method.

index = index.astype('int64')

2. Ensure that the index is already of type int64 before performing the scatter operation.

index = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int64)

3. Check that the index values are within the range of the tensor being scattered. If the index is out of range, the scatter operation will fail.

解决办法scatter(): Expected dtype int64 for index

这个错误通常是由于传递给scatter()函数的索引数据类型不正确造成的。scatter()函数需要的索引数据类型应该是int64。

要解决这个问题，你可以尝试将索引数据类型转换为int64。你可以使用astype()函数来进行类型转换。示例代码如下：

import torch

# 假设原始索引数据的数据类型为int32
index = torch.tensor([0, 1, 2], dtype=torch.int32)

# 将索引数据类型转换为int64
index = index.to(torch.int64)

# 使用转换后的索引进行scatter操作
output = torch.scatter(tensor, dim, index, value)

通过这种方式，你可以将索引数据类型转换为int64，然后再使用scatter()函数进行操作，从而避免这个错误。