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解決pytorch 數(shù)據(jù)類型報錯的問題

 更新時間:2021年03月03日 10:06:45   作者:GZKPeng  
這篇文章主要介紹了解決pytorch 數(shù)據(jù)類型報錯的問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

pytorch報錯:

RuntimeError: Expected object of type Variable[torch.LongTensor] but found type Variable[torch.cuda.ByteTensor] for argument #1 ‘a(chǎn)rgument1'

解決方法:

pytorch框架在存儲labels時,采用LongTensor來存儲,所以在一開始dataset返回label時,就要返回與LongTensor對應的數(shù)據(jù)類型,即numpy.int64

補充:使用pytorch遇到的各種問題及解決方案

自己在使用pytorch遇到的各種問題及解決方案:

RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument #4 'mat1'

RuntimeError: The size of tensor a (12800) must match the size of tensor b (100) at non-singleton dimension 0

輸入維度為12800,輸出維度為100,輸入輸出的維度不一致,正確的例子如下:

inputs = [(1,2,3), (2,3,4)]
outsputs = [4, 5]

將輸入輸出的長度改為一致

取tensor的第一個元素

XXX.item() # XXX為tensor對象

tensor中的元素改變數(shù)據(jù)類型

# 常常因為數(shù)據(jù)類型出錯,要修改數(shù)據(jù)類型
XXX.int()
XXX.float()

補充:Pytorch的Dataloader報錯:TypeError: batch must contain tensors, numbers, dicts or lists

具體報錯:

TypeError: batch must contain tensors, numbers, dicts or lists; found <class 'PIL.Image.Image'>

loader的代碼:

dataloader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=True)

表面上看這個代碼沒有問題,實際上問題出在了dataloader機制的要求上,dataloader要求接收的是一個tensor,而我的dataset沒有做transform,所以dataset的getitem函數(shù)返回的是一個PIL的Image對象,所以就會報錯

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

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