我的代码的重要部分如下所示: def forward(self, x): x = x.type(T.DoubleTensor然而,我仍然在该代码片段的最后一行得到错误expected scalar type Double but found Float。我还对前面的代码行尝试了x = x.double()和x = T.tensor(x, dtype = T.double).to(self.de
TypeError跟踪(最近一次调用)在() ->1 a=torch.tensor(2,3)
import torchtorch.Tensor(2,3)# When i print i get an error我得到以下错误
RuntimeError95作为张量中的值:--> 96 if值!= math.ce
我试图用PyTorch创建一个模型,但是在前面的过程中,我遇到了"RuntimeError:预期标量类型很长但找到了浮点“的问题。Soluce.py", line 50, in train
predictions = network(images.type(torch.LongTensor)) # TODO: fix crash "RuntimeErrormodules/conv.py", line 419, i
我正在努力将我在网上找到的一些Pytorch代码(这是一个使用MNIST数据的2D图像分类示例;很抱歉,我失去了对原始源的跟踪,并且无法找到它)迁移到我需要的东西上,这就是将一维值集合转换为数字分数。当我调用model()时,我得到一个错误:RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for我的第一个困惑是,我找不到任何对Python
我有以下语句,它使用all flat数据类型。ScaleBottomRight.Y * (float)Scale)); 分配给"ScaleBottomRight.X" is 2.36523485和"ScaleBottomRight.Y" is 2.38020468的值我不明白为什么"ScaledCordinates.BottomRight"在我的应用中给了我{X = 158 Y = 159}。为什么浮点运算返回整数值?有时候输出