运行时错误:预期是火炬类型的张量.FloatTensor，但发现了一个类型的火炬.序列元素的 IntTensor

Question

我想用python生成一些随机数，并使用pytorch将其转换为张量。这是我生成随机数并将其转换为张量的代码。

import numpy as np
import torch
P = np.random.uniform(0.5, 1, size=[20, 1])
k = np.random.randint(1, 20, size=[20, 1])
d_k = np.random.uniform(0, np.sqrt(80000), size=[20, 1])
P = torch.from_numpy(P).float()
k = torch.from_numpy(k).int()
d_k = torch.from_numpy(d_k).float()
torch.cat((P, k, d_k), dim=-1)

之后，我得到一些错误，显示：

RuntimeError: Expected a Tensor of type torch.FloatTensor but found a type torch.IntTensor for sequence element 1 in sequence argument at position #1 'tensors'

Answer 1

错误是因为k张量是 dtype torch.int32而其他张量是 dtype P和 d_k 是 dtype torch.float32 。但是cat运算要求所有输入张量都是相同的类型。从文档

torch.cat（张量，dim=0，out=none） →张量

张量（张量序列） – 任何 python 张量序列 相同类型。

解决方案之一是将k转换为float dtype，如下所示：

k = torch.from_numpy(k).float()