RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Double'

时间: 2023-12-04 18:04:57 浏览: 139

double 计算过程出现的误差

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### double计算过程中出现的误差分析在计算机编程领域，尤其是涉及到数值运算时，经常会遇到由于浮点数表示不精确而导致的计算误差问题。本篇文章将深入探讨在C#、SQL Server以及Oracle数据库中使用`double`类型进行计算时可能出现的误差，并通过具体的代码示例来分析这些误差产生的原因及解决方案。 #### 一、`double`类型的基本概念 `double`是一种浮点数类型，在C#中占用64位内存空间，能够表示非常大的数字以及非常小的分数。尽管`double`类型的精度较高，但在某些情况下仍然会出现精度损失的问题，尤其是在累加等连续计算操作中更为明显。 #### 二、C#中的`double`计算误差示例 ```csharp double d = 0.0; for (int i = 0; i < 40; i++) { d += 2.2; Console.WriteLine("Result={0}", d); } ``` 从上述C#代码示例中可以看出，在执行了多次累加操作后，最终结果出现了非预期的小数部分（如`83.6000000000001`）。这种现象主要是因为`double`类型的内部表示方式导致的。 #### 三、浮点数表示方式与误差产生的原因浮点数在计算机内部是以二进制形式存储的，而很多十进制的小数无法用有限位数的二进制准确表示，这就导致了在计算过程中可能出现精度损失。例如，`2.2`在二进制下是无限循环小数，因此在进行累加操作时会逐渐积累误差。 #### 四、SQL Server中的`double`计算误差示例在SQL Server中，可以使用类似的方法来验证`double`类型的计算误差： ```sql DECLARE @test float; DECLARE @at_end int; SET @test = 2.2; SET @at_end = 0; WHILE @at_end < 41 BEGIN SET @test = @test + 2.2; SET @at_end = @at_end + 1; -- PRINT @test INSERT INTO test VALUES (@test); END SELECT * FROM test; ``` 在SQL Server中同样可以看到，随着累加次数的增加，计算结果的精度逐渐下降。 #### 五、Oracle数据库中的`double`计算误差示例 Oracle数据库中也可以观察到类似的误差现象： ```sql DECLARE test float; loop_int int; BEGIN test := 2.2; loop_int := 1; WHILE loop_int < 100 LOOP test := test + 2.2; dbms_output.put_line(test); loop_int := loop_int + 1; INSERT INTO test_float VALUES (test); END LOOP; COMMIT; END; ``` Oracle数据库中的结果同样显示出了累积误差的现象。 #### 六、解决策略 1. **使用整数进行计算**：对于需要高精度计算的情况，可以考虑使用整数替代浮点数进行计算。 2. **使用`decimal`或`Decimal`类型**：这些类型虽然占用更多的内存空间，但能提供更高的精度，适合金融等需要高精度的场景。 3. **使用库函数或类**：如.NET Framework提供的`Math.Round`方法可以帮助处理浮点数的四舍五入问题。 #### 七、结论 `double`类型的计算误差是由于浮点数的二进制表示方式导致的。在实际应用中，开发者需要注意选择合适的数值类型并采取相应的措施来减少误差的影响。特别是在涉及财务计算或其他对精度有严格要求的场景中，更应该谨慎处理。

这个错误通常出现在使用 PyTorch 进行模型训练时，如果你的设备支持 CUDA 的话，可以尝试将数据和模型移动到 GPU 上进行训练。如果你已经在 GPU 上训练了模型，那么这个错误可能是由于数据类型的问题。建议检查一下你的数据类型是否正确，比如是否使用了双精度浮点数（Double）而不是单精度浮点数（Float）。如果你的模型使用了双精度浮点数，那么你需要将输入数据也转换为双精度浮点数。

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RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Double'

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RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'int'

RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Float'

RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

runtimeerror: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'int'

loss_id = criterion_id(out0, labels)报错 return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

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