Pytorch tensor と numpy ndarray の変換 - Pythonいぬ (hatenablog.com) 主要还是 array 转 tensor的时候要确定类型 x = torch.from_numpy(x.astype(np.float32)) ...

tf.matmul(a,b)将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b，这里的a,b要有相同的数据类型，否则会因为数据类型不匹配而出错。 如果出错，请看是前后分别是什么类型的，然后把数据类型进行转换。 ...

当我想测试时nn.CrossEntropyLoss()是报错，如下： 参考https://stackoverflow.com/questions/60440292/runtimeerror-expected-scalar-type-long-but-found-float 原因是 ...

在pytorch中float32为float类型，而float64则为double类型，注意tensor的数据类型。 可以通过指定数据类型来获得所需要的类型数据。 ...

错误信息 类型错误, 计算loss值的函数传入的参数类型不统一。 解决方法 查看上文loss计算代码部分的参数类型，如loss=f.mse_loss(out,label)，检查out和label的类型都是torch.float类型即可。使用label.dtype查看tensor的类型。 ...

运行代码时出现此问题，参数类型的错误 传的参数应该是torch.longtensor类型 使用a=torch.LongTensor()定义即可 ...

float 高精度类型，32位，通常用于世界坐标下的位置，纹理UV，或涉及复杂函数的标量计算，如三角函数、幂运算等。 half 中精度类型，16位，数值范围为[-60000,+60000]，通常用于本地坐标下的位置、方向向量、HDR颜色等。 fixed 低精度类型，11位，数值范围 ...

连续4个32位float类型数的向量 HLSL数据类型 GPU是以四维向量为基本单位来计算的。4个浮点数所组成的float4向量是GPU内置的最基本类型。使用GPU对两个float4向量进行计算，与CPU对两个整数或两个浮点数进行计算一样简单，都是只需要一个指令就可以完成 ...