PyTorch에서 발생하는 "RuntimeError: Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 'weight'" 오류 해결 방법
PyTorch에서 발생하는 "RuntimeError: Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 'weight'" 오류 해결 방법
오류 개요
오류 발생 원인
이 오류는 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다.
- 입력 텐서와 가중치 텐서의 데이터 형식이 서로 다릅니다. PyTorch는 연산을 수행하기 전에 입력 텐서와 가중치 텐서의 데이터 형식을 일치시켜야 합니다. 만약 데이터 형식이 서로 다르면 위에 언급된 오류가 발생합니다.
- 모델 또는 가중치를 불러올 때 데이터 형식이 잘못 설정되었습니다. 모델 또는 가중치를 불러올 때 데이터 형식을 명시적으로 설정해야 합니다. 만약 데이터 형식을 잘못 설정하면 오류가 발생할 수 있습니다.
- 사용자 정의 함수에서 데이터 형식을 잘못 처리했습니다. 사용자 정의 함수에서 텐서 연산을 수행할 때 데이터 형식을 명확하게 확인해야 합니다. 만약 데이터 형식을 잘못 처리하면 오류가 발생할 수 있습니다.
오류 해결 방법
이 오류를 해결하기 위해서는 다음과 같은 방법을 시도해 볼 수 있습니다.
- 입력 텐서와 가중치 텐서의 데이터 형식을 일치시킵니다.
input.float()또는weight.double()과 같은 함수를 사용하여 텐서의 데이터 형식을 변환할 수 있습니다. - 모델 또는 가중치를 불러올 때 데이터 형식을 명시적으로 설정합니다.
torch.load(path, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda())과 같은 함수를 사용하여 모델 또는 가중치를 불러올 때 데이터 형식을 설정할 수 있습니다. - 사용자 정의 함수에서 데이터 형식을 명확하게 확인합니다. 사용자 정의 함수에서 텐서 연산을 수행할 때 텐서의 데이터 형식을 명확하게 확인하고 필요에 따라 데이터 형식을 변환해야 합니다.
추가 정보
예시
다음은 오류 해결 방법을 보여주는 예시입니다.
# 오류 발생 코드
input = torch.randn(10, 10)
weight = torch.randn(10, 10)
# 1. 입력 텐서와 가중치 텐서의 데이터 형식을 일치시킵니다.
input = input.float()
weight = weight.double()
# 2. 모델 또는 가중치를 불러올 때 데이터 형식을 명시적으로 설정합니다.
model = torch.load("model.pt", map_location=lambda storage, loc: storage.cuda())
# 3. 사용자 정의 함수에서 데이터 형식을 명확하게 확인합니다.
def my_function(input, weight):
# 텐서의 데이터 형식을 확인합니다.
if input.dtype != weight.dtype:
raise ValueError("입력 텐서와 가중치 텐서의 데이터 형식이 서로 다릅니다.")
# 텐서 연산을 수행합니다.
...
# 사용자 정의 함수 호출
my_function(input, weight)
이 예시에서는 입력 텐서와 가중치 텐서의 데이터 형식을 일치시키거나 사용자 정의 함수에서 데이터 형식을 명확하게 확인하여 오류를 해결했습니다.
- PyTorch 공식 문서: https://
예제 코드
입력 텐서와 가중치 텐서의 데이터 형식을 일치시키기
# 오류 발생 코드
input = torch.randn(10, 10)
weight = torch.randn(10, 10)
# 입력 텐서와 가중치 텐서의 데이터 형식을 일치시킵니다.
input = input.float()
weight = weight.double()
# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 10)
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
# 모델 예측
output = model(input)
# 손실 계산
loss = torch.nn.MSELoss()(output, weight)
# 모델 업데이트
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
이 코드에서는 input.float() 및 weight.double() 함수를 사용하여 입력 텐서와 가중치 텐서의 데이터 형식을 각각 torch.FloatTensor와 torch.DoubleTensor로 변환했습니다.
모델 또는 가중치를 불러올 때 데이터 형식을 명시적으로 설정하기
# 오류 발생 코드
model = torch.load("model.pt")
# 모델을 불러올 때 데이터 형식을 명시적으로 설정합니다.
model = torch.load("model.pt", map_location=lambda storage, loc: storage.cuda())
# 모델 예측
output = model(input)
이 코드에서는 torch.load() 함수의 map_location 매개변수를 사용하여 모델을 불러올 때 데이터 형식을 torch.cuda.FloatTensor로 설정했습니다.
사용자 정의 함수에서 데이터 형식을 명확하게 확인하기
# 오류 발생 코드
def my_function(input, weight):
# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 10)
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
# 모델 예측
output = model(input)
# 손실 계산
loss = torch.nn.MSELoss()(output, weight)
# 모델 업데이트
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 사용자 정의 함수 호출
my_function(input, weight)
# 사용자 정의 함수 정의
def my_function(input, weight):
# 텐서의 데이터 형식을 확인합니다.
if input.dtype != weight.dtype:
raise ValueError("입력 텐서와 가중치 텐서의 데이터 형식이 서로 다릅니다.")
# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 10)
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
# 모델 예측
output = model(input)
# 손실 계산
loss = torch.nn.MSELoss()(output, weight)
# 모델 업데이트
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 사용자 정의 함수 호출
my_function(input, weight)
이 코드에서는 my_function() 함수에서 input.dtype != weight.dtype 조건을 사용하여 입력 텐서와 가중치 텐서의 데이터 형식이 서로 일치하는지 확인했습니다. 만약 데이터 형식이 서로 일치하지 않으면 ValueError 예외를 발생시켜 오류를 알립니다.
추가 정보
"RuntimeError: Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 'weight'" 오류 해결을 위한 대체 방법
torch.set_default_dtype() 함수 사용
torch.set_default_dtype() 함수를 사용하여 모든 텐서의 기본 데이터 형식을 설정할 수 있습니다. 다음 코드는 모든 텐서의 기본 데이터 형식을 torch.DoubleTensor로 설정합니다.
# 모든 텐서의 기본 데이터 형식을 torch.DoubleTensor로 설정합니다.
torch.set_default_dtype(torch.DoubleTensor)
# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 10)
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
# 모델 예측
output = model(input)
# 손실 계산
loss = torch.nn.MSELoss()(output, weight)
# 모델 업데이트
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
이 코드에서는 torch.set_default_dtype() 함수를 사용하여 모든 텐서의 기본 데이터 형식을 torch.DoubleTensor로 설정했기 때문에 입력 텐서와 가중치 텐서의 데이터 형식을 명시적으로 변환할 필요가 없습니다.
torch.cuda.FloatTensor 대신 torch.float() 사용
torch.cuda.FloatTensor 대신 torch.float() 함수를 사용하여 텐서를 CPU에서 GPU로 변환할 수 있습니다. 다음 코드는 input 텐서를 CPU에서 GPU로 변환합니다.
# 오류 발생 코드
input = torch.randn(10, 10)
weight = torch.randn(10, 10)
# input 텐서를 CPU에서 GPU로 변환합니다.
input = input.float().cuda()
# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 10).cuda()
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
# 모델 예측
output = model(input)
# 손실 계산
loss = torch.nn.MSELoss()(output, weight)
# 모델 업데이트
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
이 코드에서는 input.float().cuda() 함수를 사용하여 input 텐서를 CPU에서 GPU로 변환했기 때문에 input 텐서와 weight 텐서의 데이터 형식이 서로 일치하게 됩니다.
torch.autograd.Variable 사용 (더 이상 사용되지 않음)
PyTorch 1.7 이전 버전에서는 torch.autograd.Variable 클래스를 사용하여 텐서의 데이터 형식을 명시적으로 설정할 수 있었습니다. 하지만 PyTorch 1.7 이후 버전에서는 torch.autograd.Variable 클래스가 더 이상 사용되지 않으므로 이 방법은 사용하지 않는 것이 좋습니다.
다음 코드는 torch.autograd.Variable 클래스를 사용하여 input 텐서의 데이터 형식을 torch.DoubleTensor로 설정합니다.
# 오류 발생 코드
input = torch.randn(10, 10)
weight = torch.randn(10, 10)
# input 텐서의 데이터 형식을 torch.DoubleTensor로 설정합니다.
input = torch.autograd.Variable(input, dtype=torch.DoubleTensor)
# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 10)
# 모델 학습
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
# 모델 예측
output = model(input)
# 손실 계산
loss = torch.nn.MSELoss()(output, weight)
# 모델 업데이트
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
pytorch
