RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument #2 'mat1' in call to _th_addmm
时间: 2024-05-25 07:11:51 浏览: 11
这个错误的原因是你使用了不同类型的张量进行运算。在PyTorch中,有两种类型的张量:FloatTensor和DoubleTensor。FloatTensor使用单精度浮点数,而DoubleTensor使用双精度浮点数。在你的代码中,你可能将一个DoubleTensor类型的张量传递给了一个期望FloatTensor类型的函数,导致了这个错误。你需要将这个张量转换为FloatTensor类型,可以使用`.float()`方法进行转换。
相关问题
RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward
这个错误通常发生在使用 PyTorch 进行模型训练时,目标标签的数据类型不正确。PyTorch 的交叉熵损失函数 `nn.CrossEntropyLoss()` 期望输入的目标标签是 `torch.LongTensor` 类型的,而你的目标标签可能是 `torch.FloatTensor` 类型的。
解决这个问题的方法是将目标标签转换为 `torch.LongTensor` 类型,可以使用 `target.long()` 或者 `target.to(torch.long)` 方法进行转换。假设 `target` 是你的目标标签,你可以这样修改代码:
```
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(output, target.long())
```
或者
```
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(output, target.to(torch.long))
```
这样就可以避免这个错误了。
runtimeerror: expected object of scalar type long but got scalar type float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward
这个错误通常表示您正在使用 PyTorch 中的交叉熵损失函数,并且您的目标张量(即正确的标签)中包含浮点数。但是,交叉熵损失函数期望目标张量中的元素是整数。因此,您需要将目标张量转换为整数类型。
您可以使用以下代码将目标张量转换为整数类型:
```
target = target.long()
```
如果您正在使用 DataLoader 加载数据,则可以在创建 DataLoader 时设置 `dtype` 参数以确保目标张量被正确加载为整数类型:
```
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True, dtype=torch.long)
```
希望这可以帮助您解决问题!