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 ...

把torch更新到1.6版本就可以了。 ...

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。 ...

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。 ...

運行代碼時出現此問題，參數類型的錯誤 傳的參數應該是torch.longtensor類型 使用a=torch.LongTensor()定義即可 ...

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。 ...

這行報錯predict = model(Variable(x_train)) RuntimeError: Expected object of type torch.cuda.FloatTensor but found type torch.FloatTensor for argument ...

為什么java中float表示的數據范圍比long的大？ 基本類型（除了boolean外）可以自動轉換的，轉換形式為：byte,short,char – int --long–float–double這就是自動轉換的順序了，其中byte,short,char在運算時是自動轉換為int型 ...