outputs = model(inputs) expected scalar type Double but found Float怎么办
时间: 2023-10-13 16:10:02 浏览: 35
这个错误通常是由于模型和输入数据类型不匹配导致的。你可以尝试将输入数据的类型转换为与模型期望的类型相同,例如:
```python
inputs = inputs.double() # 将输入数据类型转换为 double
outputs = model(inputs)
```
另外,你还可以尝试将模型的参数类型转换为与输入数据类型相同的类型,例如:
```python
model = model.double() # 将模型参数类型转换为 double
outputs = model(inputs)
```
如果以上两种方法都不行,你可以尝试将 PyTorch 的默认数据类型设置为 double,例如:
```python
torch.set_default_dtype(torch.double) # 将默认数据类型设置为 double
outputs = model(inputs)
```
其中任何一种方法都可能会解决这个问题。
相关问题
outputs, aux_outputs = model(inputs)
这行代码用于通过输入数据`inputs`来获取模型输出`outputs`和辅助输出`aux_outputs`。
在深度学习模型中,通常会有一个主要的输出,用于进行主要任务的预测。除此之外,有时还会有一些辅助的输出用于辅助训练或提供额外的信息。
在这行代码中,`model(inputs)`调用了模型`model`,并将输入数据`inputs`传递给模型。模型会对输入进行前向传播,得到主要输出和辅助输出。
主要输出`outputs`是模型对输入数据的预测结果,可能是一个向量、矩阵或张量,具体取决于任务的类型。辅助输出`aux_outputs`则是一些额外的输出,可能用于辅助训练或提供其他相关信息。
这些输出可以用于计算损失、进行反向传播、评估模型性能等任务。根据具体的应用场景和模型结构,可能会使用主要输出、辅助输出或两者的组合来完成任务。
outputs = model(inputs) 这个代码报 TypeError: 'RandomForestClassifier' object is not callable错误,怎么解决,直接帮我修改outputs = model(inputs) 代码
这个错误通常发生在使用了不可调用的对象(例如随机森林分类器)时,尝试像函数一样调用它。要解决此问题,您需要确保您的模型对象具有`__call__`方法,或者使用正确的调用方法。
如果您正在使用随机森林分类器,则应该使用`predict`方法而不是`model`方法。请尝试以下代码:
```
outputs = model.predict(inputs)
```
这应该可以解决您的问题。