pytorch报错expected scalar type Double but found Float如何解决

这个报错是因为你的代码中使用了Double类型的张量，但是输入的数据类型是Float类型的。解决方案有两种：

1. 将输入的数据类型转换为Double类型：

input_data = input_data.double()

2. 将代码中使用的Double类型的张量改为Float类型的张量：

# 将torch.DoubleTensor()改为torch.FloatTensor()
x = nn.Parameter(torch.FloatTensor(size))

建议使用第一种方法，因为Double类型的张量会占用更多的内存空间，而且在大多数情况下，Float类型已经可以满足需求。

相关问题

pytorch报错RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个报错通常是因为你的模型中定义的参数类型与你输入的数据类型不一致。在 PyTorch 中，有些操作只支持特定的数据类型，例如只支持 FloatTensor 或 DoubleTensor。解决这个问题的方法是将输入数据的类型转换为模型期望的类型，或者将模型参数的类型更改为输入数据的类型。你可以使用 `.to()` 方法来实现类型转换，例如将 FloatTensor 转换为 DoubleTensor：`input_data = input_data.to(torch.double)`。如果需要更改模型参数的类型，可以使用 `.double()` 或 `.float()` 方法来更改模型中的参数类型。

expected scalar type Double but found Float

这个错误通常发生在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，因为 PyTorch 默认使用 Double 类型的 Tensor，而输入的数据类型是 Float 类型的。

解决方法：

1. 将输入数据转换为 Double 类型：可以使用 `.double()` 方法将输入数据转换为 Double 类型，如 `input_tensor.double()`。

2. 修改模型参数类型为 Float 类型：可以使用 `.float()` 方法将模型参数的数据类型转换为 Float 类型，如 `model.float()`。

3. 修改模型输入数据类型为 Double 类型：可以在模型定义时将输入数据类型设置为 Double 类型，如 `def forward(self, input_tensor: torch.DoubleTensor)`。注意，在这种情况下需要将输入数据转换为 Double 类型。

4. 在训练时指定数据类型：可以在训练过程中指定数据类型，如 `output = model(input_tensor.float())`，这样可以将输入数据强制转换为 Float 类型。