PyTorch使用常见使用和解决办法汇总

PyTorch使用常见使用和解决办法汇总

文章目录

• • 1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败No module named 'torch'
  • 2.PyTorch使用张量时报错expected scalar type Double but found Float

1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败No module named ‘torch’

通过Conda安装PyTorch，同时在Jupyter中导入PyTorch，会报错No module named 'torch'。
分析：
原因就是在使用Jupyter Notebook的时候，加载的仍然是默认的Python Kernel。
解决：
（1）在Conda中切换到安装PyTorch地虚拟环境默认，然后执行conda install nb_conda_kernels安装Jupyter内核切换工具。
安装完成后，再重启Jupyter Notebook，在新建脚本时就能选择Kernal：

也可以对建好的文件切换Kernal：

2.PyTorch使用张量时报错expected scalar type Double but found Float

有时候，使用张量Tensor会报错：

RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

分析：
这是因为张量的数据类型不正确。
解决:
此时需要先进行类型转换，将数据类型转为float32，再进行 *** 作，如下：

tensor = tensor.to(torch.float32)