RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.HalfTensor) should be the
时间: 2023-12-04 17:39:06 浏览: 198
这个错误提示表明输入数据类型为torch.FloatTensor,而权重类型为torch.cuda.HalfTensor,两者类型不匹配。解决方法是将输入数据类型转换为torch.cuda.HalfTensor类型,可以使用以下代码实现:
```python
device = torch.device('cuda:0')
inputs = inputs.to(device).half()
```
其中,.half()函数将数据类型转换为torch.cuda.HalfTensor类型。
相关问题
RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.HalfTensor) should be the same
这个错误是由于输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.HalfTensor)不匹配导致的。根据你提供的引用内容,我们可以看到这个错误与之前的错误形式类似,只是类型不同。
根据引用和引用,我们可以推断出,当输入类型是torch.FloatTensor时,权重类型应该是torch.FloatTensor;当输入类型是torch.cuda.FloatTensor时,权重类型应该是torch.cuda.FloatTensor。因此,当输入类型是torch.FloatTensor时,权重类型为torch.cuda.HalfTensor是不匹配的,导致了错误的发生。
总之,为了解决这个错误,你需要确保输入类型和权重类型是相同的。你可以将输入和权重类型都改为torch.FloatTensor或者都改为torch.cuda.HalfTensor来解决这个问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【PyTorch】常见错误: RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda....](https://blog.csdn.net/qq_40520596/article/details/106980556)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [五、RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)](https://blog.csdn.net/panchang199266/article/details/128153179)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
RuntimeError: Input type (torch.cuda.HalfTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
这个错误是由于输入类型(torch.cuda.HalfTensor)和权重类型(torch.FloatTensor)不一致导致的。在PyTorch中,要求输入数据类型和权重类型必须一致才能进行计算。
为了解决这个问题,你可以将输入数据类型转换为与权重类型相同的类型。可以使用`to()`方法将输入数据转换为与权重类型相同的类型。例如,如果你的权重类型是`torch.FloatTensor`,你可以使用以下代码将输入数据转换为相同的类型:
```
input_data = input_data.to(torch.float32)
```
这样就将输入数据的类型转换为与权重类型相同的`torch.FloatTensor`类型了。
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