gather(): Expected dtype int64 for index
时间: 2023-07-16 10:12:08 浏览: 910
这个错误通常发生在使用PyTorch的gather函数时,其期望的index的数据类型为int64,但是实际传递的数据类型可能不是。
解决方法通常是将index转换为int64类型,可以使用index.long()或者index.to(torch.int64)方法。例如:
```
import torch
# 假设index是一个tensor
index = torch.tensor([1, 3, 2])
values = torch.tensor([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4], [0.5, 0.6], [0.7, 0.8]])
# 将index转换为int64类型
index = index.to(torch.int64)
# 使用gather函数
result = torch.gather(values, 0, index.unsqueeze(1).expand(-1, 2))
print(result)
```
输出:
```
tensor([[0.3000, 0.4000],
[0.7000, 0.8000],
[0.5000, 0.6000]])
```
注意,index.unsqueeze(1).expand(-1, 2)用于将index转化成(N, 2)的形状,以便与values的维度匹配,其中N为index的长度。
相关问题
RuntimeError: gather(): Expected dtype int64 for index
这个错误通常是由于索引的数据类型不正确造成的。`gather()`函数的索引参数需要是`torch.int64`类型的张量。
你可以尝试将索引张量的数据类型转换为`torch.int64`,例如:
```
index_tensor = index_tensor.to(torch.int64)
output = torch.gather(input_tensor, dim, index_tensor)
```
如果你已经确定索引张量的数据类型是`torch.int64`,那么可能是其他参数的数据类型不正确导致的错误。你可以检查一下函数的输入参数,确保它们的数据类型都是正确的。
改完后还是出现RuntimeError: gather(): Expected dtype int64 for index问题
如果你已经使用了`.to(torch.int64)`将索引张量转换为int64类型,但仍然遇到了`RuntimeError: gather(): Expected dtype int64 for index`错误,可能是因为索引张量中包含了非int64类型的值。你可以使用`.type()`方法将整个张量转换为int64类型,例如:
```python
indices = indices.type(torch.int64)
output = torch.gather(input, dim, indices)
```
在这里,`indices`是你要用来索引的张量,`input`是你要从中取值的张量,`dim`是你要在哪个维度上进行gather操作。