我的输入张量是torch.DoubleTensor类型.但是我得到了下面的RuntimeError:
RuntimeError: Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 'weight'
我没有明确指出重量的类型(即我自己没有自己的体重.重量是由pytorch创造的).什么会影响前进过程中的重量类型？
非常感谢!!
我是一名新的Python用户，也是“Stack Overflow”中的新用户，当我尝试编译张量流代码时，我遇到了一些问题，并且我无法从网站上找到答案，所以我想从这里获得一些帮助，谢谢大家提前！
\n\n这是我的编译结果：
\n\nD:\\Python\\Anaconda2\\envs\\tensorflow\\python.exe D:/Python/pycharm_project/test/mnist_chuji\nTraceback (most recent call last):\n File "D:/Python/pycharm_project/test/mnist_chuji", line 52, in <module>\n DisplayArray(u_init, rng=[-0.1, 0.1])\n File "D:/Python/pycharm_project/test/mnist_chuji", line 15, in DisplayArray\n PIL.Image.fromarray(a).save(f, fmt)\nNameError: name \'PIL\' is not defined\n\nProcess finished with exit code 1 \n这是我的代码，我标记了我的错误发生的行号，以便您轻松找到它：
\n\n#\xe5\xaf\xbc\xe5\x85\xa5\xe6\xa8\xa1\xe6\x8b\x9f\xe4\xbb\xbf\xe7\x9c\x9f\xe9\x9c\x80\xe8\xa6\x81\xe7\x9a\x84\xe5\xba\x93\nimport tensorflow as tf\nimport numpy as np\n\n#\xe5\xaf\xbc\xe5\x85\xa5\xe5\x8f\xaf\xe8\xa7\x86\xe5\x8c\x96\xe9\x9c\x80\xe8\xa6\x81\xe7\x9a\x84\xe5\xba\x93\nfrom PIL import Image\nfrom io import StringIO #python3 \xe4\xbd\xbf\xe7\x94\xa8\xe4\xba\x86io\xe4\xbb\xa3\xe6\x9b\xbf\xe4\xba\x86sStringIO\nfrom IPython.display import clear_output, Image, display\n\ndef DisplayArray(a, fmt=\'jpeg\', rng=[0,1]):\n """Display an array as a picture."""\n a = (a - rng[0])/float(rng[1] - rng[0])*255\n a = …当我们使用 Adam 优化器时，如果我们想从预训练模型继续训练网络，我们不仅要加载“model.state_dict”，还要加载“optimizer.state_dict”。而且，如果我们修改了我们的网络结构，我们还应该修改保存的优化器的 state_dict 以使我们的加载成功。
但我不明白保存的“optimizer.state_dict”中的一些参数。像 optim_dict["state"] (dict_keys(['step', 'exp_avg', 'exp_avg_sq', 'max_exp_avg_sq'])) 和 optim_dict['param_groups'][0]['params']。有很多这样的数字：
b['optimizer_state_dict']['state'].keys()
Out[71]: dict_keys([140623218628000, 140623218628072, 140623218628216, 140623218628360, 140623218628720, 140623218628792, 140623218628936, 140623218629080, 140623218629656, 140623218629728, 140623218629872, 140623218630016, 140623218630376, 140623218630448, 140623218716744, 140623218716816, 140623218717392, 140623218717464, 140623218717608, 140623218717752, 140623218718112, 140623218718184, 140623218718328, 140623218718472, 140623218719048, 140623218719120, 140623218719264, 140623218719408, 140623218719768, 140623218719840, 140623218719984, 140623218720128, 140623218720704, 140623209943112, 140623209943256, 140623209943400, 140623209943760, 140623209943832, 140623209943976, 140623209944120, 140623209944696, 140623209944768, 140623209944912, 140623209945056, 140623209945416, 140623209945488, 140623209945632, 140623209945776, 140623209946352, 140623209946424, 140623209946568, 140623209946712, 140623209947072, 140623210041416, 140623210041560, 140623210041704, 140623244033768, 140623244033840, 140623244033696, 140623244033912, 140623244033984, 140623244070984, 140623244071056, 140623244071128, 140623429501576, …我正在弄清楚pickle.load()和之间的区别pickle.loads()。有人说pickle.load()处理的对象是“ file_like_object”，但是pickle.loads()对应于“ file object”。