我們在使用pytorch求平方根的時候，有時候會出現(xiàn)報錯，那么小編是如何解決pytorch平方根報錯的呢？來看看小編的處理方案。
問題描述
初步使用PyTorch進行平方根計算，通過range()創(chuàng)建一個張量，然后對其求平方根。
a = torch.tensor(list(range(9)))
b = torch.sqrt(a)報出以下錯誤：
RuntimeError: sqrt_vml_cpu not implemented for 'Long'
原因
Long類型的數(shù)據不支持log對數(shù)運算, 為什么Tensor是Long類型? 因為創(chuàng)建List數(shù)組時默認使用的是int, 所以從List轉成torch.Tensor后, 數(shù)據類型變成了Long。
print(a.dtype)torch.int64
解決方法
提前將數(shù)據類型指定為浮點型, 重新執(zhí)行：
b = torch.sqrt(a.to(torch.double))
print(b)tensor([0.0000, 1.0000, 1.4142, 1.7321, 2.0000, 2.2361, 2.4495, 2.6458, 2.8284], dtype=torch.float64)
補充：pytorch10 pytorch常見運算詳解
矩陣與標量
這個是矩陣（張量）每一個元素與標量進行操作。
import torch
a = torch.tensor([1,2])
print(a+1)
>>> tensor([2, 3])
哈達瑪積
這個就是兩個相同尺寸的張量相乘，然后對應元素的相乘就是這個哈達瑪積，也成為element wise。
a = torch.tensor([1,2])
b = torch.tensor([2,3])
print(a*b)
print(torch.mul(a,b))
>>> tensor([2, 6])
>>> tensor([2, 6])
這個torch.mul()和*是等價的。
當然，除法也是類似的：
a = torch.tensor([1.,2.])
b = torch.tensor([2.,3.])
print(a/b)
print(torch.div(a/b))
>>> tensor([0.5000, 0.6667])
>>> tensor([0.5000, 0.6667])
我們可以發(fā)現(xiàn)的torch.div()其實就是/, 類似的：torch.add就是+,torch.sub()就是-,不過符號的運算更簡單常用。
矩陣乘法
如果我們想實現(xiàn)線性代數(shù)中的矩陣相乘怎么辦呢？
這樣的操作有三個寫法:
torch.mm()
torch.matmul()
@，這個需要記憶，不然遇到這個可能會挺蒙蔽的
a = torch.tensor([[1.],[2.]])
b = torch.tensor([2.,3.]).view(1,2)
print(torch.mm(a, b))
print(torch.matmul(a, b))
print(a @ b)
這是對二維矩陣而言的，假如參與運算的是一個多維張量，那么只有torch.matmul()可以使用。等等，多維張量怎么進行矩陣的乘法？在多維張量中，參與矩陣運算的其實只有后兩個維度，前面的維度其實就像是索引一樣，舉個例子：
a = torch.rand((1,2,64,32))
b = torch.rand((1,2,32,64))
print(torch.matmul(a, b).shape)
>>> torch.Size([1, 2, 64, 64])
a = torch.rand((3,2,64,32))
b = torch.rand((1,2,32,64))
print(torch.matmul(a, b).shape)
>>> torch.Size([3, 2, 64, 64])
這樣也是可以相乘的，因為這里涉及一個自動傳播Broadcasting機制，這個在后面會講，這里就知道，如果這種情況下，會把b的第一維度復制3次 ，然后變成和a一樣的尺寸，進行矩陣相乘。
冪與開方
print('冪運算')
a = torch.tensor([1.,2.])
b = torch.tensor([2.,3.])
c1 = a ** b
c2 = torch.pow(a, b)
print(c1,c2)
>>> tensor([1., 8.]) tensor([1., 8.])
和上面一樣，不多說了。開方運算可以用torch.sqrt()，當然也可以用a**(0.5)。
對數(shù)運算
在上學的時候，我們知道ln是以e為底的，但是在pytorch中，并不是這樣。
pytorch中l(wèi)og是以e自然數(shù)為底數(shù)的，然后log2和log10才是以2和10為底數(shù)的運算。
import numpy as np
print('對數(shù)運算')
a = torch.tensor([2,10,np.e])
print(torch.log(a))
print(torch.log2(a))
print(torch.log10(a))
>>> tensor([0.6931, 2.3026, 1.0000])
>>> tensor([1.0000, 3.3219, 1.4427])
>>> tensor([0.3010, 1.0000, 0.4343])
近似值運算
.ceil() 向上取整
.floor()向下取整
.trunc()取整數(shù)
.frac()取小數(shù)
.round()四舍五入
.ceil() 向上取整.floor()向下取整.trunc()取整數(shù).frac()取小數(shù).round()四舍五入
a = torch.tensor(1.2345)
print(a.ceil())
>>>tensor(2.)
print(a.floor())
>>> tensor(1.)
print(a.trunc())
>>> tensor(1.)
print(a.frac())
>>> tensor(0.2345)
print(a.round())
>>> tensor(1.)
剪裁運算
這個是讓一個數(shù)，限制在你自己設置的一個范圍內[min,max],小于min的話就被設置為min，大于max的話就被設置為max。這個操作在一些對抗生成網絡中，好像是WGAN-GP,通過強行限制模型的參數(shù)的值。
a = torch.rand(5)
print(a)
print(a.clamp(0.3,0.7))
以上就是PyTorch平方根報錯的處理方案，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持W3Cschool。
