python - 运行时错误 : Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'mat2' how to fix it?

Question

import torch.nn as nn 
import torch 
import torch.optim as optim
import itertools

class net1(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(net1,self).__init__()

        self.pipe = nn.Sequential(
            nn.Linear(10,10),
            nn.ReLU()
        )

    def forward(self,x):
        return self.pipe(x.long())

class net2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(net2,self).__init__()

        self.pipe = nn.Sequential(
            nn.Linear(10,20),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(20,10)
        )

    def forward(self,x):
        return self.pipe(x.long())



netFIRST = net1()
netSECOND = net2()

learning_rate = 0.001

opt = optim.Adam(itertools.chain(netFIRST.parameters(),netSECOND.parameters()), lr=learning_rate)

epochs = 1000

x = torch.tensor([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],dtype=torch.long)
y = torch.tensor([10,9,8,7,6,5,4,3,2,1],dtype=torch.long)


for epoch in range(epochs):
    opt.zero_grad()

    prediction = netSECOND(netFIRST(x))
    loss = (y.long() - prediction)**2
    loss.backward()

    print(loss)
    print(prediction)
    opt.step()

错误:

line 49, in prediction = netSECOND(netFIRST(x))

line 1371, in linear; output = input.matmul(weight.t())

RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'mat2'

我真的不明白我做错了什么。我试图以各种可能的方式将所有内容都变成 Long。我真的不明白 pytorch 的打字方式。上次我只尝试了一层，它迫使我使用 int 类型。 有人可以解释一下在 pytorch 中如何建立类型以及如何防止和修复这样的错误吗？ 很多，我的意思是提前非常感谢，这个问题真的很困扰我，无论我尝试什么，我似乎都无法解决它。

Answer 1

权重是 Floats，输入是 Longs。这是不允许的。事实上，我不认为 torch 支持神经网络中的 float 。

如果您删除所有 对 long 的调用，并将您的输入定义为 float ，它将起作用(它确实有效，我试过了)。

(然后你会得到另一个不相关的错误:你需要总结你的损失)