Expected object of type torch.FloatTensor but found type torch.cuda.FloatTensor

Pytorcht調(diào)試過程中，將數(shù)據(jù)傳入模型，進(jìn)行計(jì)算。出現(xiàn)這個(gè)error，表明你的數(shù)據(jù)格式有問題。也許模型是GPU上的，參數(shù)是CPU類型。也許模型是CPU，參數(shù)是GPU類型。這是由于用了.cuda()進(jìn)行轉(zhuǎn)換。兩個(gè)方法可以解決。

1. 既然需要FloatTensor，就強(qiáng)制轉(zhuǎn)換你的模型和數(shù)據(jù)為cpu，就將GPU的model和input轉(zhuǎn)換為CPU。

    device1=torch.device("cpu")model_ft = model_ft.to(device1)#將模型轉(zhuǎn)換為cpu版本。model_ft.train()inputs = inputs.to(device1)#將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為CPU版本。labels = labels.to(device1)#將label轉(zhuǎn)換為CPU版本。output = model_ft(inputs)_,preds = torch.max(output,1)

2. 將模型和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成GPU版本，既然參數(shù)是cuda.FloatTensor，說明模型的參數(shù)是cuda類型的。強(qiáng)制轉(zhuǎn)換輸入和模型在GPU上就可以。

    device1=torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model_ft = model_ft.to(device1)#將模型轉(zhuǎn)換為GPU版本。model_ft.train()inputs = inputs.to(device1)#將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為GPU版本。labels = labels.to(device1)#將label轉(zhuǎn)換為GPU版本。output = model_ft(inputs)_,preds = torch.max(output,1)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Pytorch 类型错误：Expected object of type torch.FloatTensor but found type torch.cuda.FloatTensor.的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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