RuntimeError「スカラー型Floatのオブジェクトが必要ですが、引数にスカラー型Doubleを取得しました」を修正する方法

PyTorchを介して分類器をトレーニングしようとしています。ただし、モデルにトレーニングデータをフィードすると、トレーニングで問題が発生します。 y_pred = model(X_trainTensor)でこのエラーが発生します：

RuntimeError：スカラー型Floatのオブジェクトが必要ですが、引数＃4 'mat1'のスカラー型Doubleを取得しました

これが私のコードの重要な部分です：

# Hyper-parameters 
D_in = 47  # there are 47 parameters I investigate
H = 33
D_out = 2  # output should be either 1 or 0

# Format and load the data
y = np.array( df['target'] )
X = np.array( df.drop(columns = ['target'], axis = 1) )
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size = 0.8)  # split training/test data

X_trainTensor = torch.from_numpy(X_train) # convert to tensors
y_trainTensor = torch.from_numpy(y_train)
X_testTensor = torch.from_numpy(X_test)
y_testTensor = torch.from_numpy(y_test)

# Define the model
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(D_in, H),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(H, D_out),
    nn.LogSoftmax(dim = 1)
)

# Define the loss function
loss_fn = torch.nn.NLLLoss()

for i in range(50):
    y_pred = model(X_trainTensor)
    loss = loss_fn(y_pred, y_trainTensor)
    model.zero_grad()
    loss.backward()
    with torch.no_grad():       
        for param in model.parameters():
            param -= learning_rate * param.grad

pythonneural-networkdeep-learningclassificationpytorch

2019/06/24Shawn Zhang

この問題は、入力のデータ型をDoubleに設定することで修正できます。つまり、torch.float32

データ型がtorch.float16であるため、問題が発生したことを願っています

2020/02/19Rohit Choudhary