RuntimeError: mean(): input dtype 应该是浮点数或复数 dtypes。反而长了

Question

我使用 pytorch 编写了以下代码并遇到了运行时错误：

tns = torch.tensor([1,0,1])
tns.mean()
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RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-666-194e5ab56931> in <module>
----> 1 tns.mean()

RuntimeError: mean(): input dtype should be either floating point or complex dtypes. Got Long instead.

但是，如果我将张量更改为浮动，错误就会消失：

tns = torch.tensor([1.,0,1])
tns.mean()
---------------------------------------------------------------------------
tensor(0.6667)

我的问题是为什么会发生错误。第一个 Tenor 的数据类型是 int64 而不是 Long，为什么 PyTorch 把它当作 Long？

Answer 1

这是因为torch.int64 和torch.long 都引用相同的数据类型，即64 位有符号整数。有关所有数据类型的概述，请参阅 here。