在训练时，数据类型出现问题

Question

数据类型问题

def train_class_batch(model, samples, target, criterion):
    outputs = model(samples)
    loss = criterion(outputs, target)
    return loss, outputs


criterion=nn.CrossEntropyLoss()
model.train(True)
model.to(device)
criterion.to(device)
samples = samples.to(device, non_blocking=True)
targets = targets.to(device, non_blocking=True)

with torch.cuda.amp.autocast(dtype=torch.float16):
         loss, output = train_class_batch(model, samples, targets,
                                                 criterion)

我在上面这段代码中报了以下错误：RuntimeError: Input type (torch.cuda.HalfTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same，请问该怎么解决？谢谢

Answer 1

七月和奶茶 上午好☀️☀️☀️️
本答案参考ChatGPT-3.5

这个错误是由于输入数据类型与权重类型不匹配引起的。根据错误提示，输入数据类型为torch.cuda.HalfTensor，而权重类型为torch.cuda.FloatTensor。

要解决这个问题，你需要将输入数据类型与权重类型设置为一致的数据类型。可以按照以下步骤解决：

1. 首先，确保模型参数使用相同的数据类型。可以通过使用model.to(device, dtype=torch.float16)将模型参数转换为torch.float16类型。

2. 然后，将输入数据(samples)和目标(target)转换为相同的数据类型。可以使用samples.to(device, dtype=torch.float16)将输入数据转换为torch.float16类型。

3. 最后，在训练函数train_class_batch中，将输入数据和权重转换为相同的数据类型，以便计算损失。可以使用samples.to(device, dtype=torch.float16)将输入数据转换为torch.float16类型。

解决方案：

1. 修改模型参数的数据类型为torch.float16，使用model.to(device, dtype=torch.float16)。

2. 将输入数据(samples)和目标(target)的数据类型转换为torch.float16，使用samples.to(device, dtype=torch.float16)和targets.to(device, dtype=torch.float16)。

3. 在训练函数train_class_batch中，将输入数据(samples)转换为torch.float16，使用samples.to(device, dtype=torch.float16)。

以下是修改后的代码：

def train_class_batch(model, samples, target, criterion):
    samples = samples.to(device, dtype=torch.float16)
    outputs = model(samples)
    loss = criterion(outputs, target)
    return loss, outputs

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
model.train(True)
model.to(device, dtype=torch.float16)
criterion.to(device)
samples = samples.to(device, dtype=torch.float16)
targets = targets.to(device, dtype=torch.float16)

with torch.cuda.amp.autocast(dtype=torch.float16):
    loss, output = train_class_batch(model, samples, targets, criterion)

通过以上修改，将输入数据(samples)、目标(target)、模型参数和权重的数据类型都设置为torch.float16，以匹配数据类型，从而解决了错误。