pytorch报错RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个报错通常是因为你的模型中定义的参数类型与你输入的数据类型不一致。在 PyTorch 中，有些操作只支持特定的数据类型，例如只支持 FloatTensor 或 DoubleTensor。解决这个问题的方法是将输入数据的类型转换为模型期望的类型，或者将模型参数的类型更改为输入数据的类型。你可以使用 `.to()` 方法来实现类型转换，例如将 FloatTensor 转换为 DoubleTensor：`input_data = input_data.to(torch.double)`。如果需要更改模型参数的类型，可以使用 `.double()` 或 `.float()` 方法来更改模型中的参数类型。

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forward报错，RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个错误可能是因为你使用的模型参数和输入数据类型不一致导致的。通常情况下，PyTorch默认使用Float作为张量的数据类型，但是有时候你的模型参数可能是Double类型的，这时候你需要将输入数据转换为Double类型。

你可以通过使用`.double()`方法将输入数据转换为Double类型，或者使用`.to(dtype=torch.double)`方法指定数据类型。另外，如果你的模型参数是Float类型，那么你需要将输入数据转换为Float类型。

以下是一个示例代码：

import torch

model = YourModel()  # 假设你的模型是一个自定义的模型
input_data = torch.randn(batch_size, input_dim).float()  # 将输入数据转换为Float类型

# 如果模型参数是Double类型，那么你需要将输入数据转换为Double类型
# input_data = input_data.double()

# 如果模型参数是Float类型，那么你可以忽略这一步
# input_data = input_data.float()

# 将输入数据传入模型进行前向计算
output = model(input_data)

你也可以检查一下你的模型参数的数据类型，确保它们与输入数据类型一致。

RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个错误通常发生在使用 PyTorch 时，因为 PyTorch 中默认的数据类型是 FloatTensor，而有些模型需要的是 DoubleTensor 类型的数据。解决这个问题的方法是将数据类型转换为 DoubleTensor，可以使用以下代码：

x = x.double() # 将 x 转换为 DoubleTensor 类型

另外，也可以在模型定义时明确指定数据类型为 DoubleTensor，例如：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)
        self.fc1 = nn.Linear(64*30*30, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = x.view(-1, 64*30*30)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.fc2(x)

        return x.double() # 将输出结果转换为 DoubleTensor 类型