RuntimeError: Input type (torch.cuda.DoubleTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same
时间: 2023-05-16 13:05:39 浏览: 77
这个错误通常是由于输入张量和权重张量的数据类型不匹配导致的。您可以通过将输入张量转换为与权重张量相同的数据类型来解决此问题。例如,如果权重张量的数据类型为torch.cuda.FloatTensor,则可以使用以下代码将输入张量转换为相同的数据类型:
input_tensor = input_tensor.type(torch.cuda.FloatTensor)
这将使输入张量的数据类型与权重张量相同,从而解决此错误。
相关问题
RuntimeError: Input type (torch.cuda.DoubleTensor) and weight type (torch.DoubleTensor) should be the same
这个错误提示表明输入类型(torch.cuda.DoubleTensor)和权重类型(torch.DoubleTensor)不一致,需要将它们转换为相同的类型。可以使用.to()方法将输入和权重都转换为相同的类型,例如:
```
input = input.to(torch.double)
weight = weight.to(torch.double)
```
如果你使用的是GPU,还需要将它们都移动到相同的设备上,例如:
```
input = input.to(device)
weight = weight.to(device)
```
其中,device是你当前使用的设备,可以使用torch.device()方法指定。
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
这个错误通常是因为你的模型和输入数据类型不一致导致的。具体来说,你的输入数据类型是 `torch.cuda.FloatTensor`,而模型的参数类型是 `torch.FloatTensor`。
你可以通过以下代码将输入数据转换为与模型参数类型相同的数据类型:
```
input_data = input_data.to(device)
```
其中 `device` 是你的模型所在的设备,可以使用 `torch.device` 指定。如果模型在 GPU 上,则 `device` 应该是 `torch.device('cuda')`。
另外,如果你在声明模型时指定了 `dtype=torch.float32`,那么你需要在转换输入数据时也指定相同的数据类型,如下所示:
```
input_data = input_data.to(device, dtype=torch.float32)
```
这样就可以避免类型不匹配的问题了。
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