这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了报错：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
这个问题是深度学习，用pytorch跑的时候出现的
解决办法：这个是格式问题，希望的格式是double，但得到的是float。字面意思是这个，但是并不是非要把格式改成double，这个时候应该在出错的前面几处代码设个断点debug一下，我得到的结果是image、img_rgb都是tensor.unit8格式的，但程序所需要的是torch.float32格式的，因此在这两行后面加上.float()即可
会出上述的错误，改成：
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-534233.html
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类型错误, 计算loss值的函数传入的参数类型不统一。 查看上文loss计算代码部分的参数类型，如loss=f.mse_loss(out,label)，检查out和label的类型都是torch.float类型即可。使用label.dtype查看tensor的类型。 报错定位在这一行 寻思着是否是loss类型的问题，于是我就添加 但是还是报错在此
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Docker配置Elasticsearch启动报错 docker ps -a #查看所有容器启动状态 发现elasticsearch的启动status为exited docker logs elasticsearch 配置elasticsearch.yml文件时http.host:与0.0.0.0的中间要有空格
出现这个的原因 ：windows 环境下， git 在我们 pull 代码的时候，会自动识别当前的系统环境。将原本的（linux/unix）换行改成对应系统的，在我们提交代码的时候又会转成远程系统环境的（Linux/unix）,然后又装了 eslint，默认就是使用 LF，所以就会报这个错误 各种环境下换行符格
小白刚开始学习YOLOv5，跟随老哥的步骤走了一遍目标检测--手把手教你搭建自己的YOLOv5目标检测平台 最后训练最后一步出现RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64报错 解决方法：找到5.0版报错的loss.py中最后那段for函数，将其整体替换为yolov5-maste
报错如下： 报错意思是：请求的url没有冒号，正常的是http:// 或者https://。 相关说明：服务器环境为甲方提供的linux服务器,不是云服务器, 相当于没有连接外网 ,涉及调用第三方Api需要将调用地址和端口提供给他们。配置以后才可以调用。因此在提供七牛云调用地址时,是在本
Expected one result (or null) to be returned by selectOne(), but found: 3 Expected one result (or null) to be returned by selectOne(), but found: 3 意思是“期望selectOne()返回一个结果(或null)，但发现3个”这说明你的返回结果有三个对象，但是selectOne只能返回一个。 第一种方案：可以把selectOne更换为selectList，
一.vite.config.ts配置：主要的就是base: env.VITE_MODE === \\\'production\\\' ? \\\'./\\\' : \\\'/\\\', 二. 打包后的结果如图所示，文件路径是 ./ 其实 去掉./ 也 是可以 的，但是打包后是 /favicon.ico 这种路径是访问不到的，参考第一部分 三. 配置路由：路由改成 createWebHashHistory 四. vscode安装Live Server
![[VUE]报错: Invalid prop: type check failed for prop “value“. Expected String, Number, got Array found](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/740878-1.png)
控制台报错：[Vue warn]: Invalid prop: type check failed for prop \\\"value\\\". Expected String, Number, got Array found in。 错误翻译：属性无效：属性“值”的类型检查失败。应为字符串，数字，在中找到了数组。 查找了报错相关文件，最终查出了问题所在，将数据类型写成了数组型。 将 改为 就
参考链接：解决Pytorch dataloader时报错每个tensor维度不一样的问题_python_脚本之家 记录一下自己遇到的bug： 问题描述： 问题分析： torch.stack(batch, 0, out=out)出错，原因可能是： 同一个batch的数据图片的维度（H, W, C）要相同（可以见官方文档：其shape必须一致） 问
这个错误通常是由于输入数据类型与模型参数的类型不匹配导致的。在PyTorch中，当输入的张量类型与模型的参数类型不匹配时，PyTorch会尝试将它们转换为相同的类型，但是当它们的类型不可转换时，就会出现这个错误。 解决办法是确保输入的张量类型与模型的参数类型相同
