解決pytorch 數(shù)據(jù)類型報錯的問題
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(yīng)的數(shù)據(jù)類型，即numpy.int64
補(bǔ)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?yàn)閿?shù)據(jù)類型出錯，要修改數(shù)據(jù)類型 XXX.int() XXX.float()
補(bǔ)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(shí)際上問題出在了dataloader機(jī)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(yàn)，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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