runtimeerror: expected scalar type half but found float

 ✒️ @halomaster 📅 11 Apr 2023, 04:57 GMT⋮ 【AI】 

这个错误通常是由于在PyTorch中使用了错误的数据类型导致的。具体来说,它表明您的代码期望输入或输出是半精度浮点数类型(`torch.float16`或`torch.half`),但实际上输入或输出是单精度浮点数类型(`torch.float32`或`torch.float`)。 为了解决这个问题,您可以尝试将输入或输出的数据类型转换为半精度浮点数类型。您可以使用`to()`方法来进行类型转换,例如: ```python import torch # 将单精度浮点数类型的张量转换为半精度浮点数类型的张量 float_tensor = torch.randn(3, 4) half_tensor = float_tensor.to(torch.float16) ``` 在这个例子中,`to()`方法将输入张量的数据类型从`torch.float32`转换为`torch.float16`。您可以在PyTorch文档中了解更多关于`to()`方法的信息。 如果您的代码中涉及到模型训练,您还需要确保在模型定义和训练过程中使用正确的数据类型。例如,您可以在模型定义中使用`torch.nn.Half()`来指定半精度浮点数类型的权重和偏置,如下所示: ```python import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.layer = nn.Linear(10, 5).half() # 使用半精度浮点数类型的权重和偏置 def forward(self, x): x = self.layer(x) return x ``` 在这个例子中,我们使用了`nn.Linear`和`nn.Half()`来定义一个半精度浮点数类型的线性层。在训练过程中,您还需要确保输入和输出的数据类型与模型定义匹配。


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