已解决

Question

我正在尝试通过PyTorch训练分类器。但是，当我向模型提供训练数据时，我遇到了训练问题。我在Reflect.defineProperty($scope.tabs.tabs[name], `liElement`, { enumerable: false, writable: false, value: angular.element(`<li ng-show="false">{{tabs.tabs[\'' + name + '\'].title}}</li>`), });上收到此错误：

RuntimeError：标量类型为Float的预期对象，但参数＃4'mat1'的标量类型为Double

这是我代码的关键部分：

const index = $( "li" ).index($("li:visible:first"));
jQuery($element).data(`kendoTabStrip`).select(index);

y_pred = model(X_trainTensor)

# Hyper-parameters 
D_in = 47  # there are 47 parameters I investigate
H = 33
D_out = 2  # output should be either 1 or 0

# Format and load the data
y = np.array( df['target'] )
X = np.array( df.drop(columns = ['target'], axis = 1) )
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size = 0.8)  # split training/test data

X_trainTensor = torch.from_numpy(X_train) # convert to tensors
y_trainTensor = torch.from_numpy(y_train)
X_testTensor = torch.from_numpy(X_test)
y_testTensor = torch.from_numpy(y_test)

# Define the model
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(D_in, H),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(H, D_out),
    nn.LogSoftmax(dim = 1)
)

Answer 1

我有同样的问题

已解决

在转换为张量之前，请尝试

X_train = X_train.astype(np.float32)

Answer 2

引用来自this github issue。

当错误为RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument #4 'mat1'时，您将需要使用.float()函数，因为它显示为Expected object of scalar type Float。

因此，解决方案将y_pred = model(X_trainTensor)更改为y_pred = model(X_trainTensor.float())。

同样，当您遇到loss = loss_fn(y_pred, y_trainTensor)的另一个错误时，由于错误消息显示y_trainTensor.long()，因此您需要Expected object of scalar type Long。

Answer 3

可以通过将输入的数据类型设置为Double即torch.float32

来解决此问题。

我希望这个问题来了，因为您的数据类型是torch.float16

Answer 4

如果选择了错误的损失功能，也会发生此问题。例如，如果您有回归问题，但您尝试使用交叉熵损失。然后通过更改您在MSE上的损失函数来修复该问题

Answer 5

尝试使用： target = target.float() # target 是错误的名称

Answer 6

让我们这样做：

df['target'] = df['target'].astype(np.float32)

也适用于 x 功能

如何修复RuntimeError“标量类型为Float的预期对象，但参数为标量类型Double”？

6 个答案:

已解决