Pytorch错误:输入应为标量类型Long，但找到了Float_Pytorch RuntimeError:应为标量类型Float，但找到了字节_PyTorch "where“条件-- RuntimeError:需要标量类型long long，但找到了float - 腾讯云开发者社区

而对于预测的概率分布和真实的概率分布之间，使用交叉熵来计算他们之间的差距，换句不严谨的话来说，交叉熵损失函数的输入，是softmax或者sigmoid函数的输出。...，为True时，返回的loss为平均值，为False时，返回的各样本的loss之和 reduce：bool类型，返回值是否为标量，默认为True reduction：string类型，'none...，为True时，返回的loss为平均值，为False时，返回的各样本的loss之和 reduce：bool类型，返回值是否为标量，默认为True reduction：string类型，'none...') 参数： margin：float类型，默认为1....') 参数： margin：float类型，应为-1到1之间的数字，建议为0到0.5，默认值为0 size_average：bool类型，为True时，返回的loss为平均值，为False时，返回的各样本的

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不只是支持Windows, PyTorch 0.4新版本变动详解与升级指南

4.张量和标量怎么统一? 在Tensor元素内部都是Python 标量类型, 而Variable都是Tensor 张量类型, 原本它们井水不犯河水, 但现在合并了, 怎么处理?...1.0 >>> type(a[0]) # 类别是Python float >>> b = Variable(a) >>> b[0] # 内部元素是Tensor类型, 张量...y = x.detach()正如其名, 将返回一个不参与计算图的Tensor y, Tensor y 一旦试图改变修改自己的data, 会被语法检查和python解释器监测到, 并抛出错误. 4 张量和标量怎么统一..., 你可以在类型上直接看出一个Tensor的基本信息, 比如device在cuda上, layout是sparse,dtype是Float型的Tensor, 你可以: # 0.3.1 >>> type(...a) 由新版本, 所有的Tensor对外都是torch.Tensor类型, 上述的属性, 从类名转移到了Tensor的属性了

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PyTorch 4.0版本迁移指南

更确切地说，torch.Tensor能够像旧版Variable一样追踪历史; Variable封装还像过去那样工作，但返回一个torch.Tensor类型的对象。...幸运的是，此版本在PyTorch中引入了标量（0维张量）的支持！...0.4.0之前，loss是一个封装了(1,)张量的Variable，但0.4.0的loss现在是一个零维的标量。索引到标量是没有意义的（现在它会给出一个警告，但在0.5.0中将是一个系统错误）。...中，我们用来指定数据类型（例如float或 double），设备类型（cpu或cuda）和布局（dense或sparse）作为“tensor type”。...除非另有说明，它默认返回一个与输入Tensor属性相同的Tensor： >>> x= torch.randn(3, dtype=torch.float64) >>> torch.zeros_like(

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Variable和Tensor合并后，PyTorch的代码要怎么改？

更确切地说，torch.Tensor 能够追踪日志并像旧版本的 Variable 那样运行; Variable 封装仍旧可以像以前一样工作，但返回的对象类型是 torch.Tensor。...幸运的是，新版本的PyTorch中引入了适当的标量（0维张量）支持！...对于标量的索引是没有意义的（目前的版本会给出一个警告，但在0.5.0中将会报错一个硬错误）：使用 loss.item（）从标量中获取 Python 数字。...中，我们通常需要指定数据类型（例如 float vs double），设备类型（cpu vs cuda）和布局（dense vs sparse）作为“张量类型”。...其中：torch.from_numpy 只接受一个 NumPy ndarray 类型作为其输入参数。

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小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

torch.float16 torch.int64 # 等同于torch.long torch.int32 # 默认 torch.int16 torch.int8 torch.uint8...# 二进制码，表示0-255 torch.bool 在创建变量的时候，想要创建指定的变量类型，上文中提到了用dtype关键字来控制，但是我个人更喜欢使用特定的构造函数： print('torch的构造函数...FloatTensor常用做深度学习中可学习参数或者输入数据的类型 torch.DoubleTensor对应torch.float64 torch.tensor则有一个推断的能力，加入输入的数据是整数，...则默认int64，相当于LongTensor；假如输入数据是浮点数，则默认float32，相当于FLoatTensor。...()方法】 print('数据类型转换') a = torch.tensor([1,2,3]) b = a.float() c = a.double() d = a.long() print(b.dtype

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【小白学PyTorch】9.tensor数据结构与存储结构

【pytorch默认的浮点数是float32】 pytorch的默认浮点数是用32个比特存储，也就是4个字节（Byte）存储的。...# 二进制码，表示0-255 torch.bool 在创建变量的时候，想要创建指定的变量类型，上文中提到了用dtype关键字来控制，但是我个人更喜欢使用特定的构造函数： print('torch的构造函数...FloatTensor常用做深度学习中可学习参数或者输入数据的类型 torch.DoubleTensor对应torch.float64 torch.tensor则有一个推断的能力，加入输入的数据是整数，...则默认int64，相当于LongTensor；假如输入数据是浮点数，则默认float32，相当于FLoatTensor。...()方法】 print('数据类型转换') a = torch.tensor([1,2,3]) b = a.float() c = a.double() d = a.long() print(b.dtype

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【Pytorch】笔记一：数据载体张量与线性回归

，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊，跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来，我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了...dtype：张量的数据类型，如 torch.FloatTensor，torch.cuda.FloatTensor，用的最多的一般是 float32 和 int64(torch.long) shape：张量的形状...') print(t) ## 结果如下： ndarry的数据类型：float64 tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]...，long 类型拼接会报错。...) # 这里的类型注意一下，要是long类型 t_select = torch.index_select(t, dim=1, index=idx) #第0列和第2列拼接返回 print(t_select

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01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

5.1.1标量(scalar) 标量是单个数字，在pytorch中，它是0维张量。...因此，精度较低的数据类型通常计算速度更快，但会牺牲准确性等评估指标的一些性能（计算速度更快，但准确性较低）。有关所有可用张量数据类型的列表，请参阅 PyTorch 文档[26]。...如果一个张量位于 torch.float64 中，另一个张量位于 torch.float32 中，则可能会遇到一些错误。...., 10.) tensor.dtype >>> torch.float32 现在我们将创建另一个与之前相同的张量，但将其数据类型更改为 torch.float16 。...踩坑： 1.默认情况下，NumPy 数组是使用数据类型 float64 创建的，如果将其转换为 PyTorch 张量，它将保留相同的数据类型（如上所述）。

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01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

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变量类型(cpugpu)

前言PyTorch中的数据类型为Tensor，Tensor与Numpy中的ndarray类似，同样可以用于标量，向量，矩阵乃至更高维度上面的计算。...PyTorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型，一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到。通过使用Type函数可以查看变量类型。...为了方便测试，我们构建一个新的张量，你要转变成不同的类型只需要根据自己的需求选择即可tensor = torch.Tensor(2, 5)torch.long() 将tensor投射为long类型newtensor...因为pytorch底层很多计算的逻辑默认需要的是这些类型。但是如果当你需要提高精度，比如说想把模型从float变为double。...此外，还要对所有的张量进行设置：pytorch.set_default_tensor_type('torch.DoubleTensor')，不过double比float要慢很多，要结合实际情况进行思考。

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PyTorch 学习 -1- 张量

本节目录张量的简介 PyTorch如何创建张量 PyTorch中张量的操作 PyTorch中张量的广播机制张量几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量...张量维度代表含义 0维张量代表的是标量（数字） 1维张量代表的是向量 2维张量代表的是矩阵 3维张量时间序列数据股价文本数据单张彩色图片(RGB) 张量是现代机器学习的基础。...它的核心是一个数据容器，多数情况下，它包含数字，有时候它也包含字符串，但这种情况比较少。因此可以把它想象成一个数字的水桶。...long。...4], [4, 5]]) 由于x和y分别是1行2列和3行1列的矩阵，如果要计算x+y，那么x中第一行的2个元素被广播 (复制)到了第二行和第三行，⽽y中第⼀列的3个元素被广播(复制)到了第二列

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pytorch基础知识：张量（上）

1. python中的数据类型与pytorch中的数据类型 python中的Int类型、float类型、Int array类型和Float array类型在pytorch中分别对应于IntTensor类型...而python中的string类型在pytorch中有两种表示方式：一种是One-hot类型、一种是Enbedding类型。...Tensor中最简单的类型：标量标量应用最多的地方是用来计算Loss。...为查看数据的shape，可以用代码 print(a.shape)print(b.shape) 分别输出结果为 torch.Size([2, 3]) torch.Size([]) 若想检验a和b的长度，输入代码...) torch.Size([1]) 下节将介绍二维、三维标量的构建方法和如何应用。

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PyTorch 重磅更新，不只是支持 Windows

更确切地说，torch.Tensor 能够跟踪历史并像旧版本的 Variable 那样运行; Variable 封装仍旧可以像以前一样工作，但返回的对象类型是 torch.Tensor。...幸运的是，新版本的PyTorch中引入了适当的标量（0维张量）支持！...对于标量的索引是没有意义的（目前的版本会给出一个警告，但在0.5.0中将会报错一个硬错误）：使用 loss.item（）从标量中获取 Python 数字。...中，我们通常需要指定数据类型（例如float vs double），设备类型（cpu vs cuda）和布局（dense vs sparse）作为“张量类型”。...模块的错误消息＃5701 检查输入的维度与目标是否匹配，而不是与一些损失函数的元素数量匹配＃5085 修复 torch.diag 操作在反向传播过程所返回方形渐变与非方形输入＃4538 修复卷积类型不匹配的错误消息

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PyTorch 的这些更新，你都知道吗？

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PyTorch 学习 -6- 损失函数

模型学习的根源在于需要知道当前模型的问题出在哪，为模型优化指明方向和距离就需要依靠损失函数，本文介绍 Pytorch 的损失函数。参考深入浅出PyTorch ，系统补齐基础知识。...reduce: 数据类型为bool，为True时，loss的返回是标量。...reduce:数据类型为bool，为True时，loss的返回是标量。...sum：所有元素求和，返回标量。 mean：加权平均，返回标量。如果选择none，那么返回的结果是和输入元素相同尺寸的。默认计算方式是求平均。...x应为两个输入之差的绝对值。

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在OneFlow实现数据类型自动提升

类型提升从上图可以看到：不同数据类型的提升遵循这个连接的规则虚线表示python标量在溢出的时候未定义 bool int float之间没有连线，表示这种混合类型的提升未定义关于第一条，我们可以看...int8和uint8，两者最终指向了int16，表示两者运算后最终类型提升到了int16 而根据这一个规则，我们可以列出一个类型提升表格（这个表格很重要，后续看Pytorch源码也会用到）以unsigned...实际运算的Kernel，输入和输出的数据类型都是相同的模板参数，不存在特化一个输入为int32，输出为float32或其他类型的函数。...，如果没有正确处理输出的数据类型，则可能导致结果溢出，出现错误的结果。...看似很简单，但实际调研+推敲细节也搞了两三周，最后感谢同事在我完成这个功能的期间提供的许多帮助！

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快速入门Pytorch(1)--安装、张量以及梯度

long 的矩阵 zero_x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) print(zero_x) 输出结果如下： tensor([[0, 0, 0],...相应的实现方法如下： tensor.new_ones()：new_*() 方法需要输入尺寸大小 # 显示定义新的尺寸是 5*3，数值类型是 torch.double tensor2 = tensor1....) torch.randn_like(old_tensor)：保留相同的尺寸大小 # 修改数值类型 tensor3 = torch.randn_like(tensor2, dtype=torch.float...tensor([1.4549], device='cuda:0') tensor([1.4549], dtype=torch.float64) 本小节教程： https://pytorch.org/...out 变量是上一小节中定义的，它是一个标量，因此 out.backward() 相当于 out.backward(torch.tensor(1.))

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PyTorch 学习笔记

当然你也可以重新指定类型，就像这样： >>> d_float = torch.ones_like(a, dtype=torch.float) 类似的，要创建与其他张量具有相似类型但大小不同的张量，使用...张量属性从张量属性我们可以得到张量的维数、数据类型以及它们所存储的设备(CPU 或 GPU)。...在深度学习中，我们更多的是考虑标量对向量/矩阵求导，因为损失函数一般都是一个标量，参数又往往是向量或者是矩阵。...一些注意点：要想使 x 支持求导，必须让 x 为浮点类型，定义时应该是 [1., 2., 3.] 而不是 [1, 2, 3]。在求导时，只能是标量对标量，或者标量对向量/矩阵求导。...实现了参考资料 PyTorch 中文官方教程 1.7 PyTorch 中文手册（pytorch handbook） PyTorch 深度学习：60 分钟入门 PyTorch 简明笔记-Tensor

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张量数据结构

Pytorch的张量和numpy中的array很类似。本节我们主要介绍张量的数据类型、张量的维度、张量的尺寸、张量和numpy数组等基本概念。...包括: torch.float64(torch.double), torch.float32(torch.float), torch.float16, torch.int64(torch.long),...= i.float(); print(x,x.dtype) #调用 float方法转换成浮点类型 y = i.type(torch.float); print(y,y.dtype) #使用type函数转换成浮点类型...tensor(1.) torch.float32 tensor(1.) torch.float32 二，张量的维度不同类型的数据可以用不同维度(dimension)的张量来表示。...此外，还可以使用item方法从标量张量得到对应的Python数值。使用tolist方法从张量得到对应的Python数值列表。

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Pytorch模型训练实用教程学习笔记：三、损失函数汇总

于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。...weight 必须是 float类型的 tensor，其长度要于类别 C 一致，即每一个类别都要设置有 weight。...weight 必须是 float类型的 tensor，其长度要于类别 C 一致，即每一个类别都要设置有 weight。 size_average(bool)- 当 reduce=True 时有效。...weight 必须是 float 类型的 tensor，其长度要于类别 C 一致，即每一个类别都要设置有 weight。...weight 必须是 float 类型的 tensor，其长度要于类别 C 一致，即每一个类别都要设置有 weight。 size_average(bool)- 当 reduce=True 时有效。

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【综述专栏】损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2

不只是支持Windows, PyTorch 0.4新版本变动详解与升级指南

PyTorch 4.0版本迁移指南

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张量数据结构

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