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在ModelScope中,我的数据格式和官方的一样,还是报了下面的错怎么办?

ee39c6e4fb58a62a2eca2bff8a01f75c.png加载自己的数据报了这个错
我的数据格式和官方的一样,还是报了下面的错5477665a1c821eb06173bc72162366a2.png
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崔问问 2023-12-03 23:17:05 78 0
3 条回答
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    这个错误信息表明在使用 PyTorch 进行反向传播时,遇到了类型不匹配的问题。具体来说,你正在尝试将一个 Long 类型的变量传递给一个期望 Float 类型的函数。

    要解决这个问题,你需要确保你的数据类型与你的模型期望的数据类型匹配。如果你的数据是 Long 类型,你需要将其转换为 Float 类型。这可以通过使用 torch.tensor() 函数并指定 dtype=torch.float32 参数来实现。

    例如,如果你的数据是 Long 类型,你可以使用以下代码将其转换为 Float 类型:

    data = torch.tensor(data, dtype=torch.float32)
    

    然后,你可以将转换后的数据传递给你的模型进行训练。

    2023-12-04 14:44:46
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  • 这个错误是因为模型期望的数据类型是Float,但实际加载的数据类型是Long。为了解决这个问题,你需要将数据转换为Float类型。你可以使用以下代码将数据转换为Float类型:

    import numpy as np
    
    data = np.array(data)  # 假设你的数据存储在名为data的变量中
    data = data.astype(np.float32)  # 将数据转换为Float类型
    

    在进行转换后,你应该可以正常加载自己的数据了。

    2023-12-04 14:10:09
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  • e83b0341a8395246de3643ed5ca6cb0f.png
    cfg_modify_fn中train_dataset改成dataset['train'],eval_dataset也改一下 用你发的csv文件跑时也出现了这个报错,label全是1,加一些其他的再跑一下试试。。此回答整理自钉钉群:魔搭ModelScope开发者联盟群 ①

    2023-12-04 00:37:17
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