Я пытаюсь реализовать пользовательский набор данных для моей нейронной сети. Но получил эту ошибку при запуске функции вперед. Код выглядит следующим образом.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np
class ParamData(Dataset):
def __init__(self,file_name):
self.data = torch.Tensor(np.loadtxt(file_name,delimiter = ',')) #first place
def __len__(self):
return self.data.size()[0]
def __getitem__(self,i):
return self.data[i]
class Net(nn.Module):
def __init__(self,in_size,out_size,layer_size=200):
super(Net,self).__init__()
self.layer = nn.Linear(in_size,layer_size)
self.out_layer = nn.Linear(layer_size,out_size)
def forward(self,x):
x = F.relu(self.layer(x))
x = self.out_layer(x)
return x
datafile = 'data1.txt'
net = Net(100,1)
dataset = ParamData(datafile)
n_samples = len(dataset)
#dataset = torch.Tensor(dataset,dtype=torch.double) #second place
#net.float() #thrid place
net.forward(dataset[0]) #fourth place
В файле data1.txt
находится текстовый файл в формате csv, содержащий определенные числа, и каждый dataset[i]
представляет собой объект размером 100 на 1 torch.Tensor
объекта dtype * 1007. *. Сообщение об ошибке выглядит следующим образом:
Traceback (most recent call last):
File "Z:\Wrong.py", line 33, in <module>
net.forward(dataset[0])
File "Z:\Wrong.py", line 23, in forward
x = F.relu(self.layer(x))
File "E:\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 532, in __call__
result = self.forward(*input, **kwargs)
File "E:\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 87, in forward
return F.linear(input, self.weight, self.bias)
File "E:\Python38\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1372, in linear
output = input.matmul(weight.t())
RuntimeError: Expected object of scalar type Double but got scalar type Float for argument #2 'mat2' in call to _th_mm
Похоже, мне следует изменить тип d чисел в dataset
на torch.double
. Я пробовал что-то вроде
, меняя строку на первом месте на self.data = torch.tensor(np.loadtxt(file_name,delimiter = ','),dtype=torch.double)
, меняя строку на четвертом месте на net.forward(dataset[0].double())
- раскомментирование одной из двух строк во втором или третьем месте
Я думаю, что это решения, которые я видел из аналогичных вопросов, но они либо дают новые ошибки или ничего не делать Что я должен делать?
Обновление: Так что я получил его, изменив первое место на
self.data = torch.from_numpy(np.loadtxt(file_name,delimiter = ',')).float()
, что странно, потому что это точно напротив сообщения об ошибке. Это ошибка? Я все еще хотел бы кое-что объяснить.