针对你遇到的 TypeError: input tensor should be a float tensor. Got torch.uint8. 错误,我们可以按照以下步骤进行解决: 1. 确认错误来源 这个错误通常发生在需要将输入张量作为浮点数进行计算的操作中,但实际上输入的是 torch.uint8 类型的张量。torch.uint8 是一种无符号的8位整型,通常用于表示图像数据(像素...
1.将输入数据(torch.tensor 形式)转换成FloatTensor形式,具体如下: # net_in是torch.tensor形式的输入数据 net_in = net_in.float(); 2.如果输入数据在转变为torch.tensor前是以numpy数组的形式存储的,我们可以将数据提前转变为float32形式,具体如下: # train_set是numpy.array形式的输入数据 import numpy as ...
GetRequiredInputTensor 函数功能根据算子原型定义中的输入索引获取对应的必选输入tensor指针。 函数原型const Tensor *GetRequiredInputTen……欲了解更多信息欢迎访问华为HarmonyOS开发者官网
GetOptionalInputTensor 函数功能根据算子原型定义中的输入索引获取对应的可选输入tensor指针。 函数原型const Tensor *GetOptionalInputTen……欲了解更多信息欢迎访问华为HarmonyOS开发者官网
safetensors Applying attention optimization: xformers... done. Model loaded in 19.4s (load weights from disk: 1.2s, create model: 0.4s, apply weights to model: 13.1s, apply float(): 1.1s, load VAE: 1.2s, load textual inversion embeddings: 1.2s, calculate empty prompt: 0.9s). WARNING...
RuntimeError:Inputtype(torch.cuda.ByteTensor)andweighttype(torch.cuda.FloatTensor)shouldbethesame如问题所示,你的输入的类型是字节型的tensor,而加载的权重的类型是float类型的tensor,需要将字节型的tensor转化为float型的tensor。eg:我的程序的部分 PyTorch遇到的error1 ...
RuntimeError: Input type (torch.cuda.ByteTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
抛出错误是因为您混合了float32和float64Tensor而没有进行转换。默认情况下，numpy使用float64，而...
<DataType.FLOAT: 0> (Pdb) value tensor([[ 0.3374, 1.0107, -1.4355], [ 0.9775, 0.5220, 1.2383], [-0.8647, 0.2991, 0.4192], [-0.0798, 0.9263, 0.8159]], dtype=torch.float16) Why I am seeing the output dtype is FLOAT even if input is float16. ...
在报错信息中,写到TypeError: For 'Tensor', the type of input_data should be one of '['Tensor', 'ndarray', 'str', 'list', 'tuple', 'float', 'int', 'bool', 'complex']', but got '{1.1: -2.1}' with type 'dict',首先报错类型是TypeError,即类型错误,在随后的描述中写到,传入的input...