Question

我正在尝试使cuda正常工作，但我需要将训练输入更改为张量。当我尝试这样做时，尝试将张量列表堆叠到一个张量中时遇到错误。

代码

for epoch in:
        alst = []
        for x, y in loader:
            x = torch.stack(x)
            #x = torch.Tensor(x)
            #x = torch.stack(x).to(device,dtype=float)

x的形状：张量列表

[tensor([[[0.325],
     [ 0.1257],
     [ 0.1149],
     ...,
     [-1.572],
     [-1.265],
     [-3.574]],
]), tensor([1,2,3,4,5]), tensor(6,5,4,3,2])]

我遇到错误

     22             alst = []
     23             for x, y in loader:
---> 24                 x_list = torch.stack(x)
     25 #                 x = torch.Tensor(x)
     26 #                 x = torch.stack(x).to(device,dtype=float)

RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Long for sequence element 1 in sequence argument at position #1 'tensors'

不确定我在做什么错。我也尝试过x = torch.stack(x).to(device,dtype=float)，但还是没用。

Answer 1

输出中的第一个张量为浮点型，其值用于输入网络，第二个张量类似于标签（类型为selectAllow: function(selectInfo) { var ms = moment().startOf("month"); return ms.isSameOrBefore(selectInfo.start); }）。

此外，第一个是long，而第二个和第三个元素是tensor（分别带有vectors和6元素）。

您不能堆叠9的不同形状，因此无论类型如何都无法使用。

通过

打开tensors的包装

要删除matrix, vector1, vector2 = x警告，请通过

将type和vector1投射到vector2

float

通过vector1 = vector1.float()属性检查其形状并采取相应措施。 也许您在使用.shape时已经有一批数据。有关更多信息，请参见：DataLoader documentation，并检查您是否正在使用一个。

尝试火炬堆叠张量列表时出现错误

1 个答案: