LongTensor。抛出错误的当前代码部分是: loss = loss_fn(Ypred, Ytrain_) # calc loss on the prediction 不过,我认为应该在此部分更改dtype: Ytrain_ = torch.from_numpy当使用Ytrain_.dtype测试数据类型时,它返回torch.int64。我试图通过应用如下的long()函数来转换 浏览224提问于2019-06-09得票数 6 1...
torch.int64 torch.float32 torch.float64 torch.int64 torch.float32 因此我们可以得到结果: torch.IntTensor对应torch.int32 torch.LongTensor对应torch.int64,LongTensor常用在深度学习中的标签值 ,比方说分类任务中的类别标签0,1,2,3等,要求用ing64的数据类型; torch.FloatTensor对应torch.float32。FloatTensor常用...
先进入这个链接，检查下pytorch版本对不对： https://pytorch-geometric.com/whl/ pytorch官网： Start...
torch.Tensor 默认数据类型是 float32 torch.LongTensor 默认数据类型是 int64 数据类型转换: int 和 float 之间的转换可以通过 t.int() 和 t.float()实现,默认转为 int64 和 float32 int 之间、float 之间的转换可以通过 a=b.type() 实现 example: 假设 t 为 torch.float16 的 Tensor, t=t.type(float...
🐛 Describe the bug Using a non-empty tensor and torch.int64 or torch.bool for dtype of nanmean() gets the errors as shown below: import torch my_tensor = torch.tensor([0., 1., 2.]) torch.nanmean(input=my_tensor, dtype=torch.int64) # Erro...
🐛 Describe the bug Hi, Investigating why a model implementation using SDPA vs no SDPA was not yielding the exact same output using fp16 with the math backend, I pinned it down to a different behavior of torch.softmax(inp, dtype=torch.flo...
pytorch遇到的一些非常害人的坑一、tensor.scatter()暗含的坑一、tensor.scatter()暗含的坑tensor.scatter()方法pytorch官方文档讲解的还是很详细的,如下图所示: 有一个坑就是:**index参数必须是torch.int64 ortorch.long!torch.int32 ortorch.int都是不可以的!**否则的话,会报一些 ...
torch.int64 : np.dtype(np.int64), torch.long : np.dtype(np.int64), torch.float16 : np.dtype(np.float16), torch.half : np.dtype(np.float16), torch.float32 : np.dtype(np.float32), torch.float : np.dtype(np.float32),
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long) torch.onnx.export(model, (dummy_input, loop_count), 'loop.onnx', verbose=True, input_names=['input_data', 'loop_range']) Now the exported ONNX graph becomes: graph(%input_data : Long(2, 3), %loop_range : Long()): %2 : Long() = onnx::Constant[value={1}](), ...