expected scalar type Long but found Float
Pytorch tensor と numpy ndarray の変換 - Pythonいぬ (hatenablog.com) 主要還是 array 轉 tensor的時候要確定類型 x = torch.from_numpy(x.astype(np.float32)) ...
原文：tf.matmul()報錯expected scalar type Float but found Double
tf.matmul a,b 將矩陣a乘以矩陣b，生成a b，這里的a,b要有相同的數據類型，否則會因為數據類型不匹配而出錯。 如果出錯，請看是前后分別是什么類型的，然后把數據類型進行轉換。 ...
2019-08-03 11:31 0 891 推薦指數：
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當我想測試時nn.CrossEntropyLoss()是報錯，如下： 參考https://stackoverflow.com/questions/60440292/runtimeerror-expected-scalar-type-long-but-found-float 原因是 ...
RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument #4 'mat1'的解決方法
在pytorch中float32為float類型，而float64則為double類型，注意tensor的數據類型。 可以通過指定數據類型來獲得所需要的類型數據。 ...
YOLO+pytorch——expected scalar type Half but found Float
把torch更新到1.6版本就可以了。 ...
tf.matmul() 和tf.multiply() 的區別
1.tf.multiply（）兩個矩陣中對應元素各自相乘 格式: tf.multiply(x, y, name=None) 參數: x: 一個類型為:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64 ...
tf.matmul()和tf.multipy()的區別
: [2,3], [3,2]. 顯然，tf.multiply()表示點積，因此維度要一樣。而tf.mat ...
tf.multiply（）和tf.matmul（）區別
解析： （1）tf.multiply是點乘，即Returns x * y element-wise. （2）tf.matmul是矩陣乘法，即Multiplies matrix a by matrix b, producing a * b. ...