PyTorch报”RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 ‘mat2’ “的原因以及解决办法

问题描述

在PyTorch编程中，当我们进行矩阵相乘（matmul）操作时，有可能会碰到报错信息：

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

这种错误提示信息会让我们非常迷惑，不知道到底是哪里出了问题。该怎么办呢？接下来我们来一步步分析。

问题分析

首先，我们需要理解什么是 scalar type。

在 PyTorch 中，tensor 中的元素都是数字，而这些数字的类型可以是整型（int）、浮点型（float）、双精度浮点型（double）等多种类型，类似于 Python 的 int、float、double 类型。

scalar type 可以理解为对这些数字类型的统称，比如 torch.long、torch.float、torch.double 等。

简单来说，scalar type 是指 tensor 中元素的数据类型。

然后，我们需要看一下这个报错要想表达的意思：

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

这个报错是指，当我们在进行矩阵相乘（matmul）操作时，输入的第二个矩阵（参数 mat2）与输入的第一个矩阵（参数 mat1）的元素类型不一致，即 mat1 是 Long 类型，mat2 是 Float 类型。

通常情况下，PyTorch 操作中的 tensor 数据类型都要求一致，才能够进行操作。因此，如果出现了这样的报错，就代表输入矩阵的数据类型不一致，需要进行调整。

问题解决

在 PyTorch 中，想要将 tensor 类型进行转换有多种方法，其中最简单的方式是使用 .to() 方法，代码如下：

y = x.to(dtype=torch.float)

上述代码中，我们将 tensor x 的数据类型转换为 torch.float 类型，并将结果保存在变量 y 中。

那么，在遇到上述报错信息时，我们可以通过类似的方式，将参数 mat2（即第二个输入矩阵）的类型进行调整：

mat2 = mat2.to(dtype=torch.long)
res = torch.matmul(mat1, mat2)

上述代码中，我们将 mat2 的数据类型转换为 torch.long 类型，并使用转换后的 mat2 与 mat1 进行矩阵相乘操作，结果保存在变量 res 中。

使用类似的方法，我们也可以将其他数据类型的 tensor 进行转换。

总结

在 PyTorch 编程中，如果出现了 Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'mat2' 的报错信息时，我们需要明确这是因为输入矩阵的数据类型不一致所引起的错误，并通过使用 .to() 方法将 tensor 类型进行转换来解决这个问题。这通常都是比较简单的操作，只需要注意输入矩阵的数据类型即可。