在Pytorch中构建简单的NN时,我遇到了这个奇怪的错误。我不明白这个错误,也不明白为什么这个consern Long和Float数据类型是反向函数。以前有没有人遇到过这种情况?谢谢你的帮助。/autograd/__init__.py", line 100, in backwardRuntimeError: expected dt
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?有时候输出是整型的<
我正在尝试从一个大的二进制数据文件中读取一个numpy数组。每个二进制记录包含7330个浮点数,后跟一个我想忽略的长整型,然后是一个整型。我创建了一个数据类型,如下所示: dt = [(str(n),'f4') for n in range(7330)]
dt += [('junk','i8'), ('label','i4')] 然后通过d = np.fromfile(file_name,
我正在尝试为我的神经网络实现一个自定义数据集。但是在运行前向函数时得到了这个错误。代码如下。#thrid place
在该文件中,data1.txt是一个csv格式的文本文件,其中包含某些数字,每个dataset[i]都是dtype torch.float64的100x1 torch.Tensor对象。lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 137