PyTorch报”RuntimeError: Expected object of scalar type Byte but got scalar type Long for argument #3 ‘other’ “的原因以及解决办法

目录

• 问题描述
• 问题原因
• 解决方法
  • torch.gt() 和 torch.lt()
  • torch.Tensor.long()
  • torch.Tensor.byte()
• 总结

问题描述

在使用PyTorch时，如果出现以下报错信息：

RuntimeError: Expected object of scalar type Byte but got scalar type Long for argument #3 'other'

该如何解决？

问题原因

该报错通常是因为某些函数或方法的参数类型不匹配所导致的。

通常情况下，在PyTorch中，Byte类型对应的是0或1的二进制数字，而Long类型对应的是整数型数字。

在使用函数或方法时，如果参数类型与预期不符，则会导致这个错误的出现。

解决方法

要解决这个问题，我们需要检查代码，确保参数类型与预期一致。

以下是可能出现问题的一些函数和方法以及解决方法：

torch.gt() 和 torch.lt()

这些函数的作用是比较两个张量的大小，并返回一个ByteTensor类型的张量，表示比较结果。例如：

import torch

a = torch.tensor([2, 4, 6])
b = torch.tensor([1, 5, 4])

c = torch.gt(a, b)

print(c)

在这个例子中，我们使用torch.gt()比较了a和b两个张量的大小，返回了比较结果c，其类型为ByteTensor。

如果在使用这个函数时出现了报错，需要检查参数类型是否正确。

另外，如果需要将ByteTensor类型的张量转换为其他类型的张量，可以使用c.to(torch.float)或c.to(torch.int)等方法。

torch.Tensor.long()

该方法可以将张量转换为LongTensor类型的张量。例如：

import torch

a = torch.tensor([0, 1, 0, 1], dtype=torch.uint8)  # uint8类型的ByteTensor
b = a.long()  # 转换为LongTensor类型的张量

print(b)

在这个例子中，我们使用a.long()将ByteTensor类型的张量a转换为LongTensor类型的张量b。需要注意的是，如果a的类型不是ByteTensor，则无法使用这个方法。

torch.Tensor.byte()

该方法可以将张量转换为ByteTensor类型的张量。例如：

import torch

a = torch.tensor([2, 4, 6])
b = a.byte()  # 转换为ByteTensor类型的张量

print(b)

在这个例子中，我们使用a.byte()将LongTensor类型的张量a转换为ByteTensor类型的张量b。需要注意的是，如果a的类型不是LongTensor，则无法使用这个方法。

总结

以上就是解决PyTorch报"RuntimeError: Expected object of scalar type Byte but got scalar type Long for argument #3 'other'"错误的全部攻略。

当出现这个错误时，首先需要检查代码，确保参数类型与预期一致。如果出现了这个错误，请根据问题原因和解决方法进行排查和解决。