TypeError: Expected DataType for argument 'Tout' not torch.float32.

这个错误提示意味着你传递给某个函数的 'Tout' 参数的数据类型不正确，它期望的数据类型是 torch.float32。请检查你的代码，确保你正确地设置了 'Tout' 参数的数据类型。你可以使用 .to() 方法将数据类型转换为 torch.float32，例如：

x = x.to(torch.float32)

或者，在调用函数时直接指定数据类型，例如：

y = torch.ones(3, 3, dtype=torch.float32)

相关问题

TypeError: Cannot interpret 'torch.float32' as a data type。应该怎么改

这个错误发生通常是因为数据类型不匹配，建议检查代码中涉及到的数据类型是否正确。如果是需要将数据类型转换为正确的类型，可以使用 `torch.Tensor.type()` 方法进行转换。

例如，将一个 `torch.Tensor` 转换为 `torch.float64` 类型：

tensor = tensor.type(torch.float64)

如果需要将一个 Python 数组转换为 `torch.Tensor`，可以先将其转换为 NumPy 数组，然后使用 `torch.from_numpy()` 方法将其转换为 `torch.Tensor`：

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3])
tensor = torch.from_numpy(array).type(torch.float32)

TypeError: Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'

这个错误通常发生在使用 OpenCV 时，传递的参数类型不正确。根据你提供的代码，可能是 `mask_rcnn.detect_image(img)` 返回的类型不正确导致的。你可以尝试将返回值转换为 `cv2.UMat` 类型，或者使用 `cv2.cvtColor()` 函数将其转换为正确的颜色空间。另外，也可以检查一下 `cv2.imread()` 函数是否成功读取了图像文件，返回了正确的图像数据类型。