运行时错误：期望的对象类型为torch.DoubleTensor，但在参数#2 'weight'中发现了类型为torch.FloatTensor。

Question

我的输入张量是torch.DoubleTensor类型。但是我收到了以下运行时错误：

RuntimeError: Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 'weight'

我没有明确指定权重的类型(即我没有自己初始化我的权重。这些权重是由pytorch创建的)。在前向过程中会影响权重类型的因素是什么？

非常感谢!!

- Eric Kani

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在我使用.float()将输入类型转换为FloatTensor后，代码可以正确处理。但是我仍然不知道如果我想要doubletensor类型的输入会怎样...... - Eric Kani

Answer 1

weights和biases的默认类型是torch.FloatTensor，所以您需要将模型转换为torch.DoubleTensor或将输入转换为torch.FloatTensor。要转换输入，可以执行以下操作：

X = X.float()

或者将您的完整模型转换为 DoubleTensor，如下所示：

model = model.double()

您还可以使用以下方法为所有张量设置默认类型：

pytorch.set_default_tensor_type('torch.DoubleTensor')

最好将您的输入转换为float而不是将模型转换为double，因为在GPU上处理double数据类型的数学计算速度较慢。

- layog

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非常感谢您的回答！！顺便说一下，我遇到了另一个有关加载模型的问题。当我使用model = torch.load("file.pth")时，IDE会引发UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc3 in position 918: ordinal not in range(128)错误（附注：.pth文件来自某个地方，并不是我自己训练的。我自己训练的pth文件可以使用torch.load加载）。再次感谢！ - Eric Kani

这可能是因为该模型是使用Python3创建（并保存）的，其默认编码为utf-8，但您正在使用Python2。在您的python文件顶部添加# -*- coding: utf-8 -*-。此外，保存和加载完整模型不是一个好的做法。这可能会以多种方式破坏模型。有关正确序列化模型的信息，请参见官方文章。 - layog

非常感谢。但是我正在使用Python3……并且我已经在我的Python文件顶部添加了-*- coding: utf-8 -*-。但它不起作用…… - Eric Kani

然后您可以尝试在Python2中加载模型。有关更多详细信息，请参阅GitHub上的此问题。链接 - layog

对于我来说，使用torch0.4.1时，不是pytorch.set(...)而是torch.set(...)。 - tverrbjelke

可能在 0.4.0 中已经更新，而这个代码是适用于 0.3.1 的。欢迎修改，否则我将在最新版本上进行测试并更新答案。 - layog

Answer 2

我也遇到了完全相同的错误。根本原因是我数据加载代码中这个语句：

t = t.astype(np.float)

在此，np.float指的是64位浮点数，对应于DoubleTensor。因此，将此更改为：

t = t.astype(np.float32)

解决了这个问题。

- Shital Shah