这是:
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
for data in dataloader:
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
给出错误:
RuntimeError:输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)应该是相同的。
我正在使用torch编写神经网络。这是一个我无法解决的小问题。我已经将网络和网络输入输入到GPU中,但在训练过程中出现错误。 RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
我使用GPU计算了神经网络和torch.cuda.FloatTensor (两者都存储在GPU中)输出的点积,但得到了一个错误:
TypeError: dot received an invalid combination of arguments - got (torch.cuda.FloatTensor) but expected (torch.FloatTensor tensor).
密码就像
p = torch.exp(vector.dot(ht))
这里的矢量是torch FloatTensor,ht是神经网络的输出。
我和这些东西斗争了好几天,但还是不知道。谢谢您的任何可能的解决方
我正在尝试在GPU设备上训练pytorch神经网络。为了做到这一点,我将我的输入和网络加载到默认的cuda启用的GPU decive上。然而,当我加载输入时,模型的权重不会停留在cuda张量上。这是我的火车函数
def train(network: nn.Module, name: str, learning_cycles: dict, num_epochs):
# check we have a working gpu to train on
assert(torch.cuda.is_available())
# load model onto gpu
net
我在这个话题上找到了很多答案,但都没有帮助。
错误是
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
训练回路
model = BrainModel()
model.to(device)
loss_function = nn.BCELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(EPOCHS):
for s
下面是我从Pytorch教程中创建的一个自动编码器:
epochs = 1000
from pylab import plt
plt.style.use('seaborn')
import torch.utils.data as data_utils
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
cuda = torch.cuda.is_available()
FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if cu
我正在尝试我的__init__函数: self.downscale_time_conv = np.empty(8, dtype=object)
for i in range(8):
self.downscale_time_conv[i] = torch.nn.ModuleDict({}) 但在我的forward中,我有: down_out = False
for i in range(8):
if not down_out:
down_out = s
我正在尝试使用pytorch训练一个DNN模型,并且我想使用GPU来训练我的模型。我可以使用model.to(device)成功地将我的模型复制到图形处理器,其中device = cuda:0。 但是,将输入复制到图形处理器的标准方法(RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same),即X.to(device)和X.cuda()并不能提供所需的输出。以下是我目前正在实现的方法: def train_loop(self, datalo
我一直在试用用于pytorch的英特尔扩展(),以优化我的推断。我使用的是来自torchvision的预训练模型。我想比较使用ipex和不使用ipex时的改进,所以我创建了一个模型的副本,将其转换为ipex。
现在,我尝试使用我的原始模型和转换为ipex的模型进行推断。
对于转换为ipex的模型,我没有问题,但是对于我的原始模型,我得到了下面的错误。
RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (XPUFloatType) should be the same
这个错误看起来像是由于我的实际模型也被转换成了ipex,
我收到错误:
RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same
然而,我确保在GPU上发送我的数据以及我的模型。有人能帮忙吗?
我的代码是:
net.cuda()
'''
print('pyTorch style summay: ',net)
print('Keras style summary:\n')
summary(net,(2,128,128))
''&
下面是一个简单的自动编码器,用于将维度为1x3:[1,2,3],[1,2,3],[100,200,500]的3个向量编码为1x1:
epochs = 1000
from pylab import plt
plt.style.use('seaborn')
import torch.utils.data as data_utils
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
cuda = torch.cuda.is_available()
Flo
刚开始学习毕火,试着做一些非常简单的事情,尝试将一个大小为5的随机初始化向量移动到1,2,3,4,5的目标向量。
但我的距离并没有减少!!我的向量x就快疯了。不知道我错过了什么。
import torch
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
# regress a vector to the goal vector [1,2,3,4,5]
dtype = torch.cuda.FloatTensor # Uncomment this to run on GPU
x = Variable(torch.rand(5).
这是一个简单的回归问题。但是无论我怎么努力,我都不能得到我想要的答案。我猜权重应该是32 (4 * 8),但是,代码返回25。为什么会这样呢?
这是我的完整源代码:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as op
X = torch.FloatTensor([[1., 2.],[2., 4.],[3., 6.]])
Y = torch.FloatTensor([[2.],[8.],[18.]])
class TEST(nn.Module):
def __init__(self):
super(
我的输入张量是torch.DoubleTensor类型。但是我得到了下面的RuntimeError:
RuntimeError: Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 'weight'
我没有明确指定权重的类型(也就是说,我没有自己初始化我的权重。权重由pytorch创建)。在转发过程中,什么会影响权重的类型?
非常感谢!
我不明白这个错误告诉了我什么。在a different post中也解决了同样的问题,但没有有效的解决方案。 Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 252, in <module>
main()
File "train.py", line 231, in main
train(net, training_dataset, targets, device, criterion, optimizer, epoch, args.epochs)
File
我使用Detectron2训练更快的R-CNN模型进行目标检测,我想训练model zoo给出的模型,输入范围是0 1而不是0 255,所以我使用了一个颜色变换,它调用了我的函数scale_transform
def scale_transform(img):
return img/255.
此函数接收一个numpy数组并返回缩放后的数组。但是,在列车时间内出现此错误
RuntimeError: Input type (torch.cuda.DoubleTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same