[解決済み] RuntimeError "Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument" を修正する方法は？

質問

PyTorchを使って分類器を学習させようとしています。しかし、モデルに学習データを与えると、学習で問題が発生します。 以下のようなエラーが発生します。 y_pred = model(X_trainTensor) :

RuntimeError: スカラータイプの Float オブジェクトを期待したが、引数 #4 'mat1' にスカラータイプの Double が渡された。

以下は、私のコードの主要部分です。

# Hyper-parameters 
D_in = 47  # there are 47 parameters I investigate
H = 33
D_out = 2  # output should be either 1 or 0

# Format and load the data
y = np.array( df['target'] )
X = np.array( df.drop(columns = ['target'], axis = 1) )
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size = 0.8)  # split training/test data

X_trainTensor = torch.from_numpy(X_train) # convert to tensors
y_trainTensor = torch.from_numpy(y_train)
X_testTensor = torch.from_numpy(X_test)
y_testTensor = torch.from_numpy(y_test)

# Define the model
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(D_in, H),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(H, D_out),
    nn.LogSoftmax(dim = 1)
)

# Define the loss function
loss_fn = torch.nn.NLLLoss() 

for i in range(50):
    y_pred = model(X_trainTensor)
    loss = loss_fn(y_pred, y_trainTensor)
    model.zero_grad()
    loss.backward()
    with torch.no_grad():       
        for param in model.parameters():
            param -= learning_rate * param.grad

解決方法は？

参照元は このgithubの問題 .

エラーの場合 RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument #4 'mat1' を使用する必要があります。 .float() と書かれているので、関数 Expected object of scalar type Float .

したがって、解答を変更する y_pred = model(X_trainTensor) から y_pred = model(X_trainTensor.float()) .

同様に、別のエラーが発生した場合 loss = loss_fn(y_pred, y_trainTensor) が必要です。 y_trainTensor.long() というエラーメッセージが表示されるので Expected object of scalar type Long .

また、次のようにすることもできます。 model.double() は、@Paddy が提案したように .