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

錯誤信息類型錯誤, 計算loss值的函數傳入的參數類型不統一。解決方法查看上文loss計算代碼部分的參數類型，如loss f.mse loss out,label ，檢查out和label的類型都是torch.float類型即可。使用label.dtype查看tensor的類型。 ...

2021-07-18 22:27 0 467 推薦指數：

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

此問題是由於數據類型不匹配導致的，在出錯的數據后面添加.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。 ...

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。 ...

把torch更新到1.6版本就可以了。 ...

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 ...

= 0.5, \theta_D = 0.7$，首先checkpoint 1處，D loss的梯度反傳到D ...

pytorch的backward

在學習的過程中遇見了一個問題，就是當使用backward()反向傳播時傳入參數的問題：這里的backward()中為什么需要傳入參數Variable(t.ones(1, 10))呢？沒有傳入就會報錯：這個錯誤的意思就是梯度只能為標量（即一個數）輸出隱式地創建 ...

Pytorch 之 backward

首先看這個自動求導的參數： grad_variables：形狀與variable一致，對於y.backward()，grad_variables相當於鏈式法則dzdx=dzdy×dydx">dz/dx=dz/dy × dy/dx 中的 dz \over dy ...