PyTorch – популярная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, известная своими эффективными тензорными вычислениями и возможностями построения динамических нейронных сетей. Однако при работе с PyTorch нередко возникают ошибки. Одной из таких ошибок является «RuntimeError: ожидался скалярный тип double, но обнаружено число с плавающей запятой». В этой статье мы рассмотрим несколько способов устранения этой ошибки, сопровождаемые примерами кода.

Пояснение ошибки:
Сообщение об ошибке указывает, что код PyTorch ожидает тензор скалярного типа double (torch.DoubleTensor), но вместо этого он получил тензор скалярного типа float (torch.FloatTensor).

Методы устранения ошибки:

1. Приведение типов.
   Одним из простых решений является явное приведение тензора к желаемому типу данных. Вот пример:

import torch
# Creating a float tensor
float_tensor = torch.tensor([0.5, 1.2, 2.8])
# Casting the float tensor to double
double_tensor = float_tensor.double()

2. Инициализация данных.
   При создании тензоров убедитесь, что вы явно указали тип данных как double. Вот пример:

import torch
# Initializing a double tensor
double_tensor = torch.tensor([0.5, 1.2, 2.8], dtype=torch.double)

3. Инициализация параметров модели:
   Если ошибка возникает во время инициализации параметров модели, вы можете явно указать тип данных при определении модели. Вот пример:

import torch
import torch.nn as nn
# Custom model definition
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1, dtype=torch.double)
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)
# Creating an instance of the model
model = MyModel()

4. Преобразование типа входных данных модели.
   Если ошибка возникает во время вывода модели, убедитесь, что входной тензор имеет правильный тип данных. При необходимости явно преобразуйте входной тензор в двойной. Вот пример:

import torch
import torch.nn as nn
# Custom model definition
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1, dtype=torch.double)
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)
# Creating an instance of the model
model = MyModel()

# Converting input tensor to double
input_tensor = torch.tensor([0.5, 1.2, 2.8], dtype=torch.double)

# Forward pass
output = model(input_tensor)

Ошибку «RuntimeError: ожидаемый скалярный тип double, но найдено число с плавающей запятой» в PyTorch можно устранить путем явного приведения тензоров к желаемому типу данных, инициализации тензоров с правильным типом данных или обеспечения того, чтобы модель и входные тензоры имели одинаковый тип. тип данных. Следуя методам, описанным в этой статье, вы сможете преодолеть эту ошибку и беспрепятственно продолжить работу над проектами машинного обучения на основе PyTorch.

Помните, что понимание сообщения об ошибке, устранение неполадок в коде и применение соответствующего решения имеют решающее значение для устранения ошибок PyTorch.