RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

这个错误通常发生在 PyTorch 中，意味着您的代码中使用了 `Double` 数据类型，但模型或其他部分期望使用 `Float` 数据类型。您可以尝试将数据转换为 `Float` 数据类型来解决这个问题。

例如，在 PyTorch 中，您可以使用 `.float()` 方法将张量转换为 `Float` 数据类型，如下所示：

import torch

# 创建一个 Double 数据类型的张量
x = torch.randn(3, 3, dtype=torch.double)

# 将张量转换为 Float 数据类型
x = x.float()

如果您正在使用其他框架或库，请查阅相应的文档以了解如何将数据转换为 `Float` 数据类型。

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Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\learn2learn\algorithms\maml.py", line 163, in adapt allow_unused=allow_unused) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 236, in grad inputs, allow_unused, accumulate_grad=False) RuntimeError: Found dtype Double but expected Float Traceback (most recent call last): File "D:\pycode\DATASET\metalstmtry.py", line 109, in <module> clone.adapt(error.double()) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\learn2learn\algorithms\maml.py", line 169, in adapt self.module = maml_update(self.module, self.lr, gradients) UnboundLocalError: local variable 'gradients' referenced before assignment

这是一个Python程序的报错信息，主要是因为在程序中使用了不匹配的数据类型。具体来说，程序中期望传入的数据类型为Float，但实际传入的数据类型为Double，从而导致了程序的崩溃。同时，还有一个UnboundLocalError的报错信息，这通常是因为在程序中引用了未定义的变量或者变量未被正确地赋值。如果你需要更多的帮助，可以提供更多的代码和上下文信息。

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainMy.py", line 59, in <module> loss = criterion(z.view(-1).to(torch.float32), g.ndata['node_features'].view(-1)) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 619, in forward return F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3098, in binary_cross_entropy return torch._C._nn.binary_cross_entropy(input, target, weight, reduction_enum) RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

这个错误是因为你的输入数据的数据类型是 `Double`，而 `binary_cross_entropy` 函数的输入数据类型要求是 `Float`。可以将输入数据的数据类型转换为 `Float` 即可，可以使用 `to()` 方法进行转换。例如，将 `z` 和 `g.ndata['node_features']` 的数据类型都转换为 `Float`，代码如下所示：

z = z.to(torch.float32)
node_features = g.ndata['node_features'].to(torch.float32)
loss = criterion(z.view(-1), node_features.view(-1))

这样就可以解决这个错误了。需要注意的是，在进行数据类型转换时，要根据具体的数据类型进行转换，避免出现数据类型不匹配的错误。