RuntimeError 해결 방법: "Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument"
RuntimeError 해결 방법: "Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument"
- Python에서 Neural Network 또는 Deep Learning 모델을 학습하거나 실행할 때 발생하는 RuntimeError입니다.
- 에러 메시지: "Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument"
원인:
- 모델 계산 중에
float
타입의 객체가 필요한 곳에double
타입 객체가 들어갔을 때 발생합니다. - PyTorch, TensorFlow 등 다양한 Deep Learning 프레임워크에서 발생 가능합니다.
해결 방법:
다음 방법들을 차례대로 시도해보세요.
데이터 타입 변환:
double
타입 데이터를float
타입으로 변환합니다.- 예시:
# PyTorch
x = x.float()
# TensorFlow
x = tf.cast(x, tf.float32)
모델 설정 변경:
- 모델 설정에서
dtype
을float
으로 설정합니다.
# PyTorch
model = nn.Linear(10, 1, dtype=torch.float)
# TensorFlow
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', dtype=tf.float32)
])
코드 검토:
- 코드를 꼼꼼히 검토하여
double
타입 데이터가 사용되는 곳을 찾아float
타입으로 변경합니다.
프레임워크 버전 확인:
- 사용하는 프레임워크 버전이 최신 버전인지 확인합니다. 최신 버전이 아닌 경우 업데이트합니다.
추가 정보:
- 사용하는 프레임워크, 모델, 코드 등에 대한 정보를 제공하면 더 구체적인 해결 방법을 제시할 수 있습니다.
참고 자료:
추가 정보:
- 2024년 3월 20일 현재, 저는 오리건, 미국에 위치하고 있습니다.
- 답변에 URL 링크가 포함되어서는 안됩니다.
예제 코드
PyTorch:
import torch
# 에러 발생 코드
x = torch.randn(10, dtype=torch.double)
y = torch.randn(10, dtype=torch.double)
loss = torch.nn.MSELoss()(x, y)
# 해결 방법 1: 데이터 타입 변환
x = x.float()
y = y.float()
loss = torch.nn.MSELoss()(x, y)
# 해결 방법 2: 모델 설정 변경
model = nn.Linear(10, 1, dtype=torch.float)
loss = model(x)
TensorFlow:
import tensorflow as tf
# 에러 발생 코드
x = tf.random.normal([10], dtype=tf.double)
y = tf.random.normal([10], dtype=tf.double)
loss = tf.keras.losses.MSE(x, y)
# 해결 방법 1: 데이터 타입 변환
x = tf.cast(x, tf.float32)
y = tf.cast(y, tf.float32)
loss = tf.keras.losses.MSE(x, y)
# 해결 방법 2: 모델 설정 변경
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', dtype=tf.float32)
])
loss = model(x)
참고:
- 위 코드는 예시이며, 실제 코드는 상황에 따라 다를 수 있습니다.
- 코드를 실행하기 전에 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.
"Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument" 에러를 해결하는 대체 방법
torch.set_default_dtype() 사용:
PyTorch에서 torch.set_default_dtype(torch.float)
을 사용하여 모델 계산에 사용되는 기본 데이터 타입을 float
으로 설정할 수 있습니다.
autograd.Variable 사용:
PyTorch에서 autograd.Variable
을 사용하여 double
타입 변수를 float
타입으로 변환할 수 있습니다.
tf.keras.backend.set_floatx() 사용:
TensorFlow에서 tf.keras.backend.set_floatx('float32')
을 사용하여 모델 계산에 사용되는 기본 데이터 타입을 float32
으로 설정할 수 있습니다.
tf.cast() 사용:
TensorFlow에서 tf.cast(x, tf.float32)
을 사용하여 double
타입 변수를 float32
타입으로 변환할 수 있습니다.
모델 저장 및 로딩:
모델을 float
타입으로 저장하고 float
타입으로 로딩하여 에러를 해결할 수 있습니다.
- 대체 방법은 사용하는 프레임워크, 모델, 코드 등에 따라 다를 수 있습니다.
- 각 방법의 장단점을 고려하여 상황에 맞는 방법을 선택해야 합니다.
python neural-network deep-learning