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PyTorch bug记录

1、RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same

这个错误是因为模型的权重是在GPU上,但是输入数据在CPU上。在PyTorch中,Tensor的类型和所在的设备(CPU或GPU)需要匹配,否则会引发这个错误。

input_data = input_data.to(device)  # 将输入数据移动到与模型相同的设备上
output = model(input_data)

2、ValueError:only one element tensors can be converted to Python scalars

要转换的list里面的元素包含多维的tensor list,tensor,array之间的转换很复杂,list是python自带的数据结构,Tensor是pytorch深度学习框架带的数据格式,array则是numpy带的数据格式,三种之间不可以直接使用,需要转换后才可以使用。

一般情况下的 list 转 tensor :

tensor=torch.tensor(list)

但是要转换的list里面的元素包含多维的tensor,应该使用

val= torch.tensor([item.cpu().detach().numpy() for item in val]).cuda()

首先,这个数据是list,但是不知道这个list包含了几个维度的tensor,所以需要(for in)结构遍历

然后, gpu上的 tensor 不能直接转为numpy; 须要先在 cpu 上完成操做,再回到 gpu 上。

3 更新中

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