torch.cuda.DoubleTensor和torch.cuda.FloatTensor什么区别
时间: 2023-12-04 11:28:09 浏览: 31
?这两个类型在存储数值时所占据的字节数不同。DoubleTensor类型在GPU中存储的数值是双精度浮点数(占用8个字节),而FloatTensor类型在GPU中存储的数值是单精度浮点数(占用4个字节)。一般而言,DoubleTensor精度更高,但是占用的存储空间也更大,因此在某些情况下可能会选择使用FloatTensor。
相关问题
RuntimeError: Input type (torch.cuda.DoubleTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) shovld be the same
这个错误通常出现在使用PyTorch时,输入张量的数据类型与权重的数据类型不匹配导致的。在你的情况下,输入张量的数据类型是`torch.cuda.DoubleTensor`,而权重的数据类型是`torch.cuda.FloatTensor`。
为了解决这个问题,你可以通过以下几种方式之一来处理:
1. 将输入张量的数据类型转换为与权重相同的数据类型。你可以使用`to()`函数将输入张量转换为`torch.cuda.FloatTensor`,如下所示:
```python
input = input.to(torch.cuda.FloatTensor)
```
2. 将权重的数据类型转换为与输入张量相同的数据类型。你可以使用`.double()`函数将权重转换为`torch.cuda.DoubleTensor`,如下所示:
```python
weight = weight.double()
```
3. 在定义模型时,指定输入张量和权重的数据类型一致。确保在定义模型的类中,输入张量和权重的数据类型一致,如下所示:
```python
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(10).double().cuda())
def forward(self, input):
input = input.double()
...
```
根据你的具体情况,选择其中一种方法来解决这个错误。希望这能帮到你!如有更多问题,请随时提问。
torch.cuda.ByteTensor转为torch.cuda.FloatTensor
可以通过以下代码将torch.cuda.ByteTensor转换为torch.cuda.FloatTensor:
```
import torch
# 创建ByteTensor
x = torch.cuda.ByteTensor(2, 3).random_(0, 2)
# 转换为FloatTensor
y = x.float()
print(x)
print(y)
```
输出结果:
```
tensor([[0, 0, 1],
[0, 1, 1]], device='cuda:0', dtype=torch.uint8)
tensor([[0., 0., 1.],
[0., 1., 1.]], device='cuda:0')
```