RuntimeError: Input and hidden tensors are not the same dtype, found input tensor with Double and hidden tensor with Float

时间: 2024-02-16 16:26:09 浏览: 224
这个错误是由于输入张量和隐藏张量的数据类型不匹配导致的。根据引用\[1\],报错信息显示输入张量是Double类型,而隐藏张量是Float类型。这种情况下,需要确保两者的数据类型一致。 解决方案可以参考引用\[2\]和引用\[3\]提供的方法。首先,可以使用`to()`方法将隐藏层初始化变量移动到相同的设备上。例如,在初始化隐藏层时,可以使用以下代码将其移动到设备上: ```python def init_hidden(self): return (torch.randn(2, self.batch, self.hidden_dim // 2)).to(self.device) def init_hidden_lstm(self): return (torch.randn(2, self.batch, self.hidden_dim // 2).to(self.device), torch.randn(2, self.batch, self.hidden_dim // 2).to(self.device)) ``` 另外,如果输入张量在CPU上而模型参数在GPU上,可以使用`to()`方法将输入张量移动到相同的设备上。具体操作如下: ```python # 错误1: 输入x在cuda(gpu)中, 模型参数在cpu中 # 找到输入参数x,然后再调用使用参数x之前添加一行代码x.to(device)(其中device=“cuda”) x = x.to(device) ``` 如果输入张量在GPU上而模型参数在CPU上,可以使用`to()`方法将模型参数移动到相同的设备上。具体操作如下: ```python # 错误2: 输入x在cpu中, 模型参数在cuda(gpu)中 # 找到定义model的代码,在定义的后面添加一行代码 model.to(device) model.to(device) ``` 通过以上方法,可以确保输入张量和隐藏张量的数据类型和设备位置一致,从而解决这个错误。 #### 引用[.reference_title] - *1* [RuntimeError: Input and parameter tensors are not the same dtype, found input tensor with Double](https://blog.csdn.net/li_jiaoyang/article/details/116060386)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [RuntimeError: Input and hidden tensors are not at the same device, found input tensor at cuda:0 and](https://blog.csdn.net/kz_java/article/details/122527069)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [RuntimeError:Input and parameter tensors are not at the same device, found input tensor at cuda:0 an](https://blog.csdn.net/qq_45056135/article/details/125227784)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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/home/cw/anaconda3/bin/conda run -n GPU_pytorch --no-capture-output python /tmp/fEokboZTuK/main.py /tmp/fEokboZTuK/main.py:89: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). Y = torch.tensor(X[1:], dtype=torch.long) /tmp/fEokboZTuK/main.py:40: UserWarning: The use of x.T on tensors of dimension other than 2 to reverse their shape is deprecated and it will throw an error in a future release. Consider x.mT to transpose batches of matrices or x.permute(*torch.arange(x.ndim - 1, -1, -1)) to reverse the dimensions of a tensor. (Triggered internally at ../aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:3637.) combined = torch.cat((h_prev.T, x.T), dim=1) Traceback (most recent call last): File "/tmp/fEokboZTuK/main.py", line 135, in <module> train(model, data, char_to_ix, ix_to_char) File "/tmp/fEokboZTuK/main.py", line 97, in train output, _ = model(torch.nn.functional.one_hot(X, vocab_size).float().unsqueeze(1), (h_prev, c_prev)) File "/home/cw/.conda/envs/GPU_pytorch/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1511, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "/home/cw/.conda/envs/GPU_pytorch/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1520, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/tmp/fEokboZTuK/main.py", line 64, in forward h, c = self.lstm_cell(x[t], (h, c)) File "/home/cw/.conda/envs/GPU_pytorch/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1511, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "/home/cw/.conda/envs/GPU_pytorch/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1520, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/tmp/fEokboZTuK/main.py", line 40, in forward combined = torch.cat((h_prev.T, x.T), dim=1) RuntimeError: Tensors mus

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=== 加载数据集 === transform = T.Compose([ T.Resize((512, 512)), # 可改为 320 提速 T.ToTensor() ]) dataset = CocoDetection(root=image_dir, annFile=ann_file, transform=transform) def collate_fn(batch): return list(zip(*batch)) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, collate_fn=collate_fn) optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=lr) # === Loss 日志 === loss_list = [] # === 开始训练 === for epoch in range(1, epochs + 1): total_loss = 0.0 for images, targets in tqdm(dataloader, desc=f"Epoch {epoch}"): valid_images = [] valid_targets = [] for i, anns in enumerate(targets): if len(anns) == 0: continue valid_images.append(images[i]) valid_targets.append({ "image_id": anns[0]["image_id"], "annotations": [ { "bbox": ann["bbox"], "category_id": ann["category_id"], "area": ann["bbox"][2] * ann["bbox"][3], "iscrowd": ann.get("iscrowd", 0) } for ann in anns ] }) if not valid_images: continue inputs = processor( images=valid_images, annotations=valid_targets, return_tensors="pt", do_rescale=False # 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type: ignore[attr-defined] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument x2 in method wrapper_CUDA___cdist_forward)

(env2) dxc@raspberrypi:~/Desktop/YOLOv5-Lite $ python detect.py Namespace(weights='runs/train/exp34/weights/best01.pt', source='0', img_size=640, conf_thres=0.45, iou_thres=0.5, device='cpu', view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, update=False, project='runs/detect', name='exp', exist_ok=False) YOLOv5 馃殌 2023-3-6 torch 2.7.1+cpu CPU Fusing layers... /home/dxc/Desktop/YOLOv5-Lite/env2/lib/python3.11/site-packages/torch/functional.py:554: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at /pytorch/aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:4314.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 230 layers, 1640661 parameters, 0 gradients, 3.9 GFLOPS qt.qpa.plugin: Could not find the Qt platform plugin "wayland" in "/home/dxc/Desktop/YOLOv5-Lite/env2/lib/python3.11/site-packages/cv2/qt/plugins" [ WARN:[email protected]] global cap_v4l.cpp:2060 getProperty VIDEOIO(V4L2:/dev/video0): Unable to get camera FPS 1/1: 0... success (32x32 at 99.00 FPS). Traceback (most recent call last): File "/home/dxc/Desktop/YOLOv5-Lite/detect.py", line 178, in <module> detect() File "/home/dxc/Desktop/YOLOv5-Lite/detect.py", line 51, in detect dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/dxc/Desktop/YOLOv5-Lite/utils/datasets.py", line 300, in __init__ s = np.stack([letterbox(x, self.img_size, stride=self.stride)[0].shape for x in self.imgs], 0) # shapes ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/dxc/Desktop/YOLOv5-Lite/utils/datasets.py", line 300, in s = np.stack([letterbox(x, self.img_size, stride=self.stride)[0].shape for x in self.imgs], 0) # shapes ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/dxc/Desktop/YOLOv5-Lite/utils/datasets.py", line 825, in letterbox shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] ^^^^^^^^^ AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape' 树莓派怎么解决

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bzip2-devel-1.0.6-13.el7.i686.rpm centos-release-scl-2-3.el7.centos.noarch.rpm centos-release-scl-rh-2-3.el7.centos.noarch.rpm cloog-ppl-0.15.7-1.2.el6.x86_64.rpm cpp-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm cpp-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm dejavu-fonts-common-2.33-6.el7.noarch.rpm dejavu-sans-fonts-2.33-6.el7.noarch.rpm fontconfig-2.13.0-4.3.el7.x86_64.rpm fontpackages-filesystem-1.44-8.el7.noarch.rpm freetype-2.8-14.el7.src.rpm freetype-2.8-14.el7.x86_64.rpm freetype-devel-2.8-14.el7.x86_64.rpm gcc-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm gcc-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm gcc-c++-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm gcc-c++-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm gcc-gfortran-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm glibc-2.17-307.el7.1.x86_64.rpm glibc-2.17-317.el7.x86_64.rpm glibc-common-2.17-317.el7.x86_64.rpm glibc-devel-2.12-1.132.el6.x86_64.rpm glibc-devel-2.17-307.el7.1.x8
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企业内部文档管理平台使用Asp.net技术构建

标题和描述中提到的知识点相当丰富,涉及到多个层面的IT技术和管理机制,具体如下: 1. Asp.net技术框架:Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台,支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架,意味着它将利用这一技术平台的特性,比如丰富的类库、集成开发环境(IDE)支持和面向对象的开发模型。 2.TreeView控件:TreeView是一种常用的Web控件,用于在网页上显示具有层次结构的数据,如目录、文件系统或组织结构。该控件通常用于提供给用户清晰的导航路径。在Asp.net企业信息文档管理系统中,TreeView控件被用于实现树状结构的文档管理功能,便于用户通过树状目录快速定位和管理文档。 3.系统模块设计:Asp.net企业信息文档管理系统被划分为多个模块,包括类别管理、文档管理、添加文档、浏览文档、附件管理、角色管理和用户管理等。这些模块化的设计能够让用户根据不同的功能需求进行操作,从而提高系统的可用性和灵活性。 4.角色管理:角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分,用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中,角色可以进行添加、编辑(修改角色名称)、删除以及上下移动(改变排列顺序)。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。 5.操作逻辑:描述中详细说明了角色管理的操作步骤,如通过按钮选择进行角色的移动、修改和删除,提供了明确的用户交互流程,体现了系统设计的直观性。 6.系统安全性:系统提供了默认的管理帐号和密码(均为51aspx),这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中,出于安全考虑,这些默认信息需要立即更改,并定期更新密码以避免潜在的安全风险。 7.文件结构:文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分,比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理,Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件,Web.Config用于存储和配置应用程序的设置,DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件,表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。 通过上述知识点的梳理,我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块,具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率,还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时,该系统还遵循了一定的软件工程实践,如模块化设计和配置文件的使用,以保障系统的可维护性和可扩展性。