PyTorch报”AssertionError: Assertion `p_input.dtype() == dtype’ failed. “的原因以及解决办法

问题描述

在 PyTorch 中使用时，有时可能会遇到以下报错信息：

AssertionError: Assertion `p_input.dtype() == dtype' failed. 

这个报错信息表明 PyTorch 在进行 Tensor 操作时遇到了一个意料之外的错误，进而中断了程序运行。

可能原因

该错误通常是由于数据类型不匹配而引起的。可能的原因有以下几个：

1. 数据类型不一致：如果你想要将一个数据类型为 float 的 Tensor 赋值给 dtype 为 int32 的 Tensor，那么你就会遇到这个问题。

2. 数据类型不被支持：如果你将整型 Tensor 赋值给 float32 Tensor，但是 PyTorch 不支持这种转换，那么也会触发这个错误。

3. 输入数据中存在 NaN 值：如果你的输入数据中存在 NaN 值，那么也会触发这个错误。

解决办法

1. 检查数据类型：首先，你需要检查你的数据是否是以正确的数据类型传入的。你可以通过 dtype 属性来查看 Tensor 的数据类型，以确保它们在进行操作时类型一致。

   # 检查Tensor数据类型
   print(tensor1.dtype)

2. 更改数据类型：如果你发现数据类型不匹配，那么你需要更改数据类型，以匹配那些需要匹配的数据类型。使用 .float()、.int()、.double()、.long() 等方法可以更改 Tensor 的数据类型。

   # 更改数据类型
   tensor1 = tensor1.float()

3. 处理 NaN 值：如果你发现你的输入数据中存在 NaN 值，那么你需要将其替换为其他值或处理方式。你可以使用 PyTorch 中的 .nan_to_num() 方法来实现。

   # 处理NaN值
   tensor2 = torch.tensor([np.nan, 1, 2, 3])
   print(torch.nan_to_num(tensor2))

总结

这些是遇到 "AssertionError: Assertion `p_input.dtype() == dtype' failed. " 报错的主要原因以及解决办法。当你遇到这个报错时，可以根据实际情况先检查数据类型是否一致，或者使用 PyTorch 提供的方法来更改数据类型或处理 NaN 值。