RuntimeError: expected scalar type Float but found Double

这个错误通常是由于数据类型不匹配造成的。在 PyTorch 中，有些操作只支持 Float 类型的数据，而有些操作只支持 Double 类型的数据。如果你在使用时混合了这两种类型的数据，就会出现这个错误。

解决方法是在数据传入模型之前，将数据类型转换为正确的类型。例如，如果你的模型需要 Float 类型的数据，可以使用以下代码将 Double 类型的数据转换为 Float 类型：

data = data.float()

如果你的模型需要 Double 类型的数据，可以使用以下代码将 Float 类型的数据转换为 Double 类型：

data = data.double()

还有一种情况是你的模型在定义时指定了 Float 或 Double 类型，但是数据传入时类型不匹配，也会出现这个错误。这时需要检查模型定义和数据类型是否匹配。

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pycharm调试RuntimeError: expected scalar type Float but found Double一下到最后

在PyCharm中调试时遇到"RuntimeError: expected scalar type Float but found Double"错误通常是因为代码中使用了不匹配的数据类型。这个错误通常发生在使用PyTorch库时，因为PyTorch默认使用Float类型的张量，而不是Double类型。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 确保输入的数据类型正确：检查你的代码中是否有使用Double类型的数据，如果有，将其转换为Float类型。可以使用`.float()`方法将Double类型的张量转换为Float类型。

2. 检查模型参数的数据类型：如果你在模型中使用了Double类型的参数，可以尝试将其转换为Float类型。

3. 检查PyTorch版本：确保你使用的是与你的代码兼容的PyTorch版本。有些旧版本的PyTorch可能不支持Double类型的张量。

4. 检查硬件设备：如果你在GPU上运行代码，确保你的GPU支持Double类型的计算。有些较旧或较低端的GPU可能不支持Double类型的计算。

RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个错误通常出现在使用PyTorch时，因为某些操作只接受浮点数据类型的张量(DoubleTensor)，但是您提供的张量是浮点数类型（FloatTensor）。解决这个问题的方法是将您的张量转换为DoubleTensor，使用以下代码：tensor_name.double()。如果您不需要使用DoubleTensor，可以尝试使用float()将张量强制转换为float类型。