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PyTorch版《动手学深度学习》中提供的代码在最新版本pytorch上会报错。这里记录一下debug。

第三章代码报错记录

3.2节

1、RuntimeError: Expected object of scalar type Double but got scalar type Float for argument #2 'mat2'

解决：

def linreg(X, w, b):  # 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中⽅便以后使用
    X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
    return torch.mm(X, w) + b

2、UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor).

解决：

#w = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, (num_inputs, 1)), dtype=torch.float32)
w = torch.as_tensor(np.random.normal(0, 0.01, (num_inputs, 1)), dtype=torch.float32)
b = torch.zeros(1, dtype=torch.float32)

3.3节

3、RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument #2 'mat1' in call to _th_addmm

RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double for argument #2 'target' in call to _thnn_mse_loss_forward

解决：修改训练模型部分的代码。

num_epochs = 3
for epoch in range(1, num_epochs + 1):
    for X, y in data_iter:
        #在代码前添加一行，将输入的数据转成是dtype=torch.float32的。
        #X= torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
        X=X.clone().detach().float()
        output = net(X)
        y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32)
        l = loss(output, y.view(-1, 1))
        optimizer.zero_grad() # 梯度清零，等价于net.zero_grad()
        l.backward()
        optimizer.step()
    print('epoch %d, loss: %f' % (epoch, l.item()))

第四章代码报错记录

4.4节

4、NameError: name 'MyListDense' is not defined

解决：代码修改如下

net = nn.Sequential( MyDictDense(),MyDense(),)
#net = nn.Sequential( MyDictDense(),MyListDense(),)
print(net)
print(net(x))

第五章代码报错记录

5.8节

5、报错内容为：type object 'F' has no attribute 'avg_pool2d'，或 name 'F' is not defined。

解决：

import torch.nn.functional as F
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