在Python中使用PyTorch框架时,遇到错误 RuntimeError: expected scalar type float but found long int 通常意味着在期望浮点数的操作中错误地传递了整数类型的数据。以下是根据你的提示逐步解答这个问题的过程: 1. 识别错误信息的含义 错误信息 RuntimeError: expected scalar type float but found long int 明确指出...
RuntimeError: expected scalartypeFloat but found Long 错误原因 错误信息指出了问题所在:模型期望的数据类型是float,但实际上传递给模型的数据类型是 long。 这个错误通常是由于张量数据类型不匹配引起的。在 PyTorch 中,张量数据类型非常重要,因为它们指定了张量中存储的数值的精度和类型。如果您在模型的前向传递中...
1.数据是tensor 2.数据类型设为int64
交叉熵分类问题报错:RuntimeError: expected scalar type Long but found Float,交叉熵分类问题报错:RuntimeError:expectedscalartypeLongbutfoundFloat
RuntimeError: expected scalar type Double but found Float 网络传入的类型错误,我一开始是expected scalar type Floatbut found long train_tensor = train_tensor.to(torch.float32) 1. 然后就报 RuntimeError: expected scalar type Double but found Float 然后直接网络哪里修改 然后就好了开始训练...
在用pytorch的时候,报错RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target'。研究了一下,发现是关于label的错误。修改办法总结一下: 1、RuntimeError: Expected object of scalar type Long bu...Run...
成功解决ResNet数据集分类“RuntimeError:expected scalar type Long but found Float”,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
RuntimeError: expected scalar type Long but found Float 报错RuntimeError: expected scalar type Long but found Float debug发现是x1.mm(w)的问题,尝试通过更改w的类型解决(w.long()),虽然不报错,但是数据要求float类型,更改后会影响实验结果;尝试更改x1的类型,查询后发现torch.arange输出的是long型,torch...
args, verbose, input_names, File "<some_path>/miniconda3/envs/<my-env>/lib/python3.8/site-packages/torch/onnx/utils.py", line 501, in _model_to_graph params_dict = torch._C._jit_pass_onnx_constant_fold(graph, params_dict, RuntimeError: expected scalar type Long but found Float ...
参考https://stackoverflow.com/questions/60440292/runtimeerror-expected-scalar-type-long-but-found-float 原因是categorical target不能为浮点型,只能是整数,比如属于某一类 所以,把target改为整型 >>> x = torch.rand(64, 4)>>> y = torch.randint(0,4, (64,))>>>criterion(x, y) tensor(1.4477)...