RuntimeError: expected scalar type Long but found Double

这个错误通常是由于张量的数据类型不匹配引起的。在 PyTorch 中，一些操作需要输入一个特定的数据类型，比如要求输入整数类型的张量，而你的代码中输入的是浮点数类型的张量。你需要检查你的代码，确定你的张量的数据类型是否正确。你可以使用 `.type()` 方法来查看张量的数据类型，并使用 `.long()` 方法将浮点类型的张量转换为整数类型的张量。

相关问题

RuntimeError: expected scalar type Half but found Float

根据引用\[1\]中的错误提示，出现了RuntimeError: expected scalar type Half but found Float的错误。这个错误通常是由于在使用GPU V100(32GB)对ChatGLM模型进行lora微调时，数据类型不匹配导致的。为了解决这个问题，可以参考引用\[2\]中的解决方案，即将load_in_8bit=True修改为torch_dtype=torch.float16。这样可以将数据类型转换为半精度浮点数，与GPU V100(32GB)的数据类型匹配。另外，还可以检查微调命令中的参数设置，确保使用了正确的数据类型和设备。如果问题仍然存在，可以尝试调整其他参数，如batch size和learning rate等，以优化模型的训练和预测过程。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [RuntimeError: expected scalar type Half but found Float解决方案](https://blog.csdn.net/weixin_43178406/article/details/130383527)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [MOSS LORA 方式微调报错，RuntimeError: expected scalar type Half but found Float解决方案](https://blog.csdn.net/uloveqian/article/details/130759174)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

yolov5 RuntimeError: expected scalar type Half but found Float

在使用yolov5时，如果出现了RuntimeError: expected scalar type Half but found Float的错误提示，这通常是由于数据类型不匹配导致的。这个错误的原因可能是在处理数据时，期望的数据类型是Half（半精度浮点数），但实际传入的数据类型是Float（单精度浮点数）。

解决这个问题的方法有几种：
1. 在训练和预测时，确保输入的数据类型与模型期望的数据类型匹配。可以使用torch的to方法将数据转换为Half类型，例如使用input_tensor.to(torch.half)。
2. 确认所使用的GPU是否支持Half类型的计算。如果GPU不支持Half类型，可以尝试使用其他适合的数据类型，例如Float。
3. 检查代码中是否存在类型转换错误或数据类型不一致的情况。确保在处理数据时，数据类型的一致性。

综上所述，当出现yolov5的RuntimeError: expected scalar type Half but found Float错误时，可以通过确保数据类型匹配、检查GPU支持以及检查代码中的类型转换和数据类型一致性来解决这个问题。