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python - RuntimeError: 期望一个 Torch.FloatTensor 类型的张量，但为序列元素找到了一个类型 torch.IntTensor

问题描述

我想用 python 生成一些随机数，然后用 pytorch 将其转换为张量。这是我生成随机数并将其转换为张量的代码。

import numpy as np
import torch

P = np.random.uniform(0.5, 1, size=[20, 1])
k = np.random.randint(1, 20, size=[20, 1])
d_k = np.random.uniform(0, np.sqrt(80000), size=[20, 1])

P = torch.from_numpy(P).float()
k = torch.from_numpy(k).int()
d_k = torch.from_numpy(d_k).float()

torch.cat((P, k, d_k), dim=-1)

之后，我收到了一些错误，显示：

RuntimeError: Expected a Tensor of type torch.FloatTensor but found a type torch.IntTensor for sequence element 1 in sequence argument at position #1 'tensors'

标签： pythonnumpypytorch

解决方案

错误是因为k张量属于 dtypetorch.int32而其他张量P属于d_kdtype torch.float32。但是该cat操作要求所有输入张量的类型相同。从文档

torch.cat(tensors, dim=0, out=None) → 张量

张量（张量序列）——任何相同类型的张量的python序列。

解决方案之一是转换k为floatdtype 如下：

k = torch.from_numpy(k).float()

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