Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 284, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 46, in train loss = criterion_train(output, targets) File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 48, in forward output = torch.where(index, x_m, x) RuntimeError: expected scalar type float but found c10::Half
时间: 2023-12-06 19:02:45 浏览: 27
这个错误通常是由于 PyTorch 中数据类型不匹配导致的。具体来说,因为 `x_m` 是半精度浮点数类型 `c10::Half`,而 `x` 可能是单精度浮点数类型 `float`。在这种情况下,使用 `torch.where(index, x_m, x)` 会导致数据类型不一致,从而抛出这个错误。
你可以尝试将 `x` 和 `x_m` 的数据类型都转换为同一种类型,如单精度浮点数类型 `float`,具体方式如下:
```python
x = x.float()
x_m = x_m.float()
output = torch.where(index, x_m, x)
```
这样就可以保证 `x` 和 `x_m` 的数据类型都是 `float`,与其他计算中使用的数据类型匹配,从而避免这个错误的发生。
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Traceback ( most recent call last ) :File " C:/python/kfc.py " , line 8
Traceback (most recent call last): File "C:/python/kfc.py", line 8
这是Python中的错误追踪信息,通常在程序出现错误时会显示。它告诉我们在哪个文件的哪一行出现了错误。
具体来说,"Traceback (most recent call last)" 表示错误追踪的开始,它告诉我们下面的信息是最近一次调用的错误。
"File "C:/python/kfc.py", line 8" 表示错误发生在文件 "C:/python/kfc.py" 的第8行。
如果你想解决这个错误,可以打开 "C:/python/kfc.py" 文件,并检查第8行的代码,看看是否有语法错误或逻辑错误。
true 12271 766 Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 279, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 621, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) IndexError: scatter_(): Expected dtype int64 for index.
这是一个出错的 traceback,看起来是在使用 PyTorch 进行模型训练时出现的问题。具体地,代码在执行 `index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1)` 时,发现 `target` 的数据类型不是 int64,导致了 `scatter_()` 函数的出错。可能需要检查一下代码中 `target` 的数据类型是否正确。