PyTorch出现平方根报错是什么原因？怎样解决？

发布时间：2022-03-09 13:55:46 所属栏目：语言来源：互联网

导读：PyTorch出现平方根报错是什么原因？一些朋友遇到在使用PyTorch进行平方根计算时，出现平方根报错的情况，那么这时我们应该怎样解决呢？接下来小编就和大家一样探讨看看。问题描述初步使用PyTorch进行平方根计算，通过range()创建一个张量，然后对其求平方

PyTorch出现平方根报错是什么原因？一些朋友遇到在使用PyTorch进行平方根计算时，出现平方根报错的情况，那么这时我们应该怎样解决呢？接下来小编就和大家一样探讨看看。

    问题描述
    初步使用PyTorch进行平方根计算，通过range()创建一个张量，然后对其求平方根。

a = torch.tensor(list(range(9)))
b = torch.sqrt(a)
    报出以下错误：

RuntimeError: sqrt_vml_cpu not implemented for 'Long'

    原因
    Long类型的数据不支持log对数运算, 为什么Tensor是Long类型? 因为创建List数组时默认使用的是int, 所以从List转成torch.Tensor后, 数据类型变成了Long。

print(a.dtype)
torch.int64

    解决方法
    提前将数据类型指定为浮点型, 重新执行：

b = torch.sqrt(a.to(torch.double))
print(b)
tensor([0.0000, 1.0000, 1.4142, 1.7321, 2.0000, 2.2361, 2.4495, 2.6458, 2.8284], dtype=torch.float64)

    补充：pytorch10 pytorch常见运算详解

    矩阵与标量
    这个是矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。

import torch
a = torch.tensor([1,2])
print(a+1)
>>> tensor([2, 3])
    哈达玛积
    这个就是两个相同尺寸的张量相乘，然后对应元素的相乘就是这个哈达玛积，也成为element wise。

a = torch.tensor([1,2])
b = torch.tensor([2,3])
print(a*b)
print(torch.mul(a,b))
>>> tensor([2, 6])
>>> tensor([2, 6])
    这个torch.mul()和*是等价的。

    当然，除法也是类似的：

a = torch.tensor([1.,2.])
b = torch.tensor([2.,3.])
print(a/b)
print(torch.div(a/b))
>>> tensor([0.5000, 0.6667])
>>> tensor([0.5000, 0.6667])
    我们可以发现的torch.div()其实就是/, 类似的：torch.add就是+,torch.sub()就是-,不过符号的运算更简单常用。

    矩阵乘法
    如果我们想实现线性代数中的矩阵相乘怎么办呢？

    这样的操作有三个写法:

    torch.mm()

    torch.matmul()

    @，这个需要记忆，不然遇到这个可能会挺蒙蔽的

a = torch.tensor([[1.],[2.]])
b = torch.tensor([2.,3.]).view(1,2)
print(torch.mm(a, b))
print(torch.matmul(a, b))
print(a @ b)

    这是对二维矩阵而言的，假如参与运算的是一个多维张量，那么只有torch.matmul()可以使用。等等，多维张量怎么进行矩阵的乘法？在多维张量中，参与矩阵运算的其实只有后两个维度，前面的维度其实就像是索引一样，举个例子：

a = torch.rand((1,2,64,32))
b = torch.rand((1,2,32,64))
print(torch.matmul(a, b).shape)
>>> torch.Size([1, 2, 64, 64])

a = torch.rand((3,2,64,32))
b = torch.rand((1,2,32,64))
print(torch.matmul(a, b).shape)
>>> torch.Size([3, 2, 64, 64])
    这样也是可以相乘的，因为这里涉及一个自动传播Broadcasting机制，这个在后面会讲，这里就知道，如果这种情况下，会把b的第一维度复制3次，然后变成和a一样的尺寸，进行矩阵相乘。

    幂与开方
print('幂运算')
a = torch.tensor([1.,2.])
b = torch.tensor([2.,3.])
c1 = a ** b
c2 = torch.pow(a, b)
print(c1,c2)
>>> tensor([1., 8.]) tensor([1., 8.])
    和上面一样，不多说了。开方运算可以用torch.sqrt()，当然也可以用a**(0.5)。

    对数运算
    在上学的时候，我们知道ln是以e为底的，但是在pytorch中，并不是这样。

    pytorch中log是以e自然数为底数的，然后log2和log10才是以2和10为底数的运算。

import numpy as np
print('对数运算')
a = torch.tensor([2,10,np.e])
print(torch.log(a))
print(torch.log2(a))
print(torch.log10(a))
>>> tensor([0.6931, 2.3026, 1.0000])
>>> tensor([1.0000, 3.3219, 1.4427])
>>> tensor([0.3010, 1.0000, 0.4343])
    近似值运算
    .ceil() 向上取整

    .floor()向下取整

    .trunc()取整数

    .frac()取小数

    .round()四舍五入

    .ceil() 向上取整.floor()向下取整.trunc()取整数.frac()取小数.round()四舍五入

a = torch.tensor(1.2345)
print(a.ceil())
>>>tensor(2.)
print(a.floor())
>>> tensor(1.)
print(a.trunc())
>>> tensor(1.)
print(a.frac())
>>> tensor(0.2345)
print(a.round())
>>> tensor(1.)
    剪裁运算
    这个是让一个数，限制在你自己设置的一个范围内[min,max],小于min的话就被设置为min，大于max的话就被设置为max。这个操作在一些对抗生成网络中，好像是WGAN-GP,通过强行限制模型的参数的值。

a = torch.rand(5)
print(a)
print(a.clamp(0.3,0.7))

（编辑：濮阳站长网）

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