ypeError: Input 'filter' of 'Conv2D' Op has type float32 that does not match type int32 of argument 'input'.

这个错误通常是由于输入的数据类型与模型中定义的数据类型不一致导致的。在这种情况下，模型定义了一个 int32 类型的输入，但实际输入的数据类型是 float32。要解决这个问题，可以将输入数据转换为正确的数据类型，或者修改模型定义中的数据类型以匹配输入数据的类型。你可以检查代码中的数据类型定义，确保所有的数据类型都匹配。

相关问题

TypeError: Input 'filter' of 'Conv2D' Op has type float64 that does not match type float32 of argument 'input' 应该如何解决

这个错误通常是由于输入数据类型不匹配导致的。Conv2D操作的filter参数应该与input参数的数据类型相同，通常情况下是float32。

要解决这个问题，你可以尝试将输入数据类型转换为float32。可以使用astype()函数将输入数据类型转换为float32，如下所示：

import tensorflow as tf

# 定义输入数据
input_data = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]], dtype=tf.float64)

# 将输入数据类型转换为float32
input_data = tf.cast(input_data, tf.float32)

# 定义Conv2D操作
conv_output = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(None, None, 3))(tf.expand_dims(input_data, axis=-1))

# 执行计算图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(conv_output))

在这个例子中，我们首先定义了一个输入数据张量，它的数据类型是float64。然后，我们使用astype()函数将其转换为float32。最后，我们定义了一个Conv2D操作，并将转换后的输入数据传递给该操作。

return F.conv3d( RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

This error message indicates that there is a mismatch between the data type of the input tensor and the expected data type by the convolutional layer. The convolutional layer expects the input tensor to be of data type double, but it is finding data type float instead.

To resolve this error, you can convert the input tensor to double data type before passing it to the convolutional layer. You can use the `.double()` function to convert the tensor to double data type. For example:

input_tensor = input_tensor.double()
output_tensor = F.conv3d(input_tensor, weight_tensor, ...)

Alternatively, you can modify the convolutional layer to accept float data type as input by specifying the `dtype` argument. For example:

output_tensor = F.conv3d(input_tensor, weight_tensor, ..., dtype=torch.float32)

Note that you need to modify the `dtype` argument to match the data type of your input tensor.