【文章推荐】Pytorch-loss.backward()-“RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”

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。 ...

2021-07-18 22:27 0 467 推荐指数：

RuntimeError: expected backend CPU and dtype Double but got backend CPU and dtype Float

此问题是由于数据类型不匹配导致的，在出错的数据后面添加.double() ...

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。 ...

RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument #4 'mat1'的解决方法

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。 ...

YOLO+pytorch——expected scalar type Half but found Float

把torch更新到1.6版本就可以了。 ...

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 ...

= 0.5, \theta_D = 0.7$，首先checkpoint 1处，D loss的梯度反传到D ...

pytorch的backward

在学习的过程中遇见了一个问题，就是当使用backward()反向传播时传入参数的问题：这里的backward()中为什么需要传入参数Variable(t.ones(1, 10))呢？没有传入就会报错：这个错误的意思就是梯度只能为标量（即一个数）输出隐式地创建 ...

Pytorch 之 backward

首先看这个自动求导的参数： grad_variables：形状与variable一致，对于y.backward()，grad_variables相当于链式法则dzdx=dzdy×dydx">dz/dx=dz/dy × dy/dx 中的 dz \over dy ...