错误信息 "expected scalar type float but found half" 通常出现在使用PyTorch这类深度学习框架时。这个错误表明某个操作或函数期望其输入或中间结果的标量类型是float(即32位浮点数),但实际上找到的是half(即16位浮点数)。在PyTorch中,half类型用于减少内存占用和提高计算速度,但在某些情况下,如果不兼容或未正确处...
RuntimeError: expected scalar type Float but found Int 1. 这个错误的原因是,PyTorch对于进行张量乘法运算时,要求两个张量的数据类型必须匹配。在这个例子中,输入的张量x的数据类型是整数(Int),而权重w的数据类型是浮点数(Float),导致了数据类型不匹配的错误。 为了解决这个问题,我们需要将输入的整数张量x转换为...
在上述修改后的代码中,我们使用了.float()函数将输入数据的数据类型从double转换为float。这样,我们就修复了 “RuntimeError: expected scalar type Float but found Double” 错误。 除了使用.float()函数,还可以使用.to()函数进行数据类型转换。例如,可以使用input_data = input_data.to(torch.float)将数据类型...
RuntimeError: expected scalar type Float but found Half 在搬运一个模块的时候出现了这个错误,那个模块是cuda 编译的cpp extension,自己写的forward()和backward()函数,因此考虑可能是数据类型不对,在模块前后将数据转换一下就行 Float 转 Half:(注意Float是float32,而Half是float16,精度只有Float的一半): tensor...
tf.matmul()报错expected scalar type Float but found 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。
浅记录一下我艰难的解决过程。 为了解决RuntimeError: expected scalar type Float but found Double的错误,想要将float64改为float32,于是采用 结果又出现下面的错误: 最终解决方法是在初始化神经网络参数部分 参数初始化代码 把这条语句写对: 错误list: ...
由于大模型训练时,一般都会使用混合精度训练。最近遇到这个bug,折腾了好久,便开始了解了一波huggingface's trainer的混合精度原理。发现底层使用的是torch.cuda.amp这个库,先是读了一两篇博客了解了一下这个原理。后来发现trainer库中,训练时使用了auto_cast上下文,而在推理时没有,因而导致在推理时有遇到如题目所述的...
而在本次运行时错误中,提示信息为 "expected scalar type double but found float"。这个错误告诉我们,程序在期望接收一个双精度浮点数类型的值,但实际上却接收了一个单精度浮点数类型的值。下面我们就来对这个错误进行简要解读和分析。 首先,我们需要了解双精度浮点数类型和单精度浮点数类型的区别。在 Python 中,...
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...
Runtimeerror: expected scalar type float but found double Conclusion In conclusion, if you encounter this error, you need to check if you’re using a floating-point number where an integer is expected or mixing integer and floating-point values in an operation. ...