本文作者： slience_me

項(xiàng)目場景：

在訓(xùn)練模型時候，將數(shù)據(jù)集輸入到網(wǎng)絡(luò)中去，在執(zhí)行卷積nn.conv1d()的時候，報出此錯誤

問題描述

報錯堆棧信息

Traceback (most recent call last):
  File "D:\codeHub\AssumptionAnalysis\2024-01-08-ModernTCN\main.py", line 27, in <module>
    pred_series = model(data_tensor_part)
  File "C:\Users\slience_me\.conda\envs\machine-learning\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl
    return self._call_impl(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\slience_me\.conda\envs\machine-learning\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1527, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "D:\codeHub\AssumptionAnalysis\2024-01-08-ModernTCN\model.py", line 191, in forward
    x_emb = self.embed_layer(x)  # [B, M, L] -> [B, M, D, N]
  File "C:\Users\slience_me\.conda\envs\machine-learning\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl
    return self._call_impl(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\slience_me\.conda\envs\machine-learning\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1527, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "D:\codeHub\AssumptionAnalysis\2024-01-08-ModernTCN\model.py", line 76, in forward
    x_emb = self.conv(x_pad)  # [B*M, 1, L+P-S] -> [B*M, D, N]
  File "C:\Users\slience_me\.conda\envs\machine-learning\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl
    return self._call_impl(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\slience_me\.conda\envs\machine-learning\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1527, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\slience_me\.conda\envs\machine-learning\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 310, in forward
    return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias)
  File "C:\Users\slience_me\.conda\envs\machine-learning\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 306, in _conv_forward
    return F.conv1d(input, weight, bias, self.stride,
RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

原因分析：

• tensor的數(shù)據(jù)類型dtype不正確

這個錯誤通常是由于數(shù)據(jù)類型不匹配導(dǎo)致的。在PyTorch中，張量有不同的數(shù)據(jù)類型，如float32（FloatTensor）和float64（DoubleTensor）等。在進(jìn)行計(jì)算時，PyTorch要求輸入的張量數(shù)據(jù)類型要與操作或模型所期望的數(shù)據(jù)類型一致，否則會出現(xiàn)這個錯誤。

例如，如果你的模型或操作期望輸入的數(shù)據(jù)類型為Double（float64），但你提供的張量類型是Float（float32），就會出現(xiàn)類似的錯誤。PyTorch會提示它期望的數(shù)據(jù)類型與實(shí)際提供的數(shù)據(jù)類型不匹配。

解決方案：

• 將數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)為float32
• 或者將數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)為float64

解決這個問題的方式通常是將數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為匹配模型或操作所期望的類型?？梢允褂?.to() 方法將張量轉(zhuǎn)換為正確的數(shù)據(jù)類型。例如，將Float類型的張量轉(zhuǎn)換為Double類型：

double_tensor = float_tensor.to(torch.double)
double_tensor = float_tensor.to(torch.float64)
# 或者
float_tensor = double_tensor.to(torch.float32)

另外，還需確保模型的輸入數(shù)據(jù)類型與模型定義時期望的數(shù)據(jù)類型相匹配，這樣可以避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)類型不一致的錯誤。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-791939.html

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