这个错误通常是由于输入的数据类型与模型参数的数据类型不匹配所引起的。在这种情况下，模型参数的数据类型通常是float，但输入数据的数据类型可能是int或uint等整数类型。
解决这个问题的方法是将输入数据的数据类型转换为与模型参数匹配的数据类型。在这种情况下，可以使用PyTorch的to()方法将输入数据转换为float类型，例如：
inputs = inputs.to(torch.float32)
在这里，我们将输入数据的类型转换为float32。根据实际情况，可能需要将其转换为其他类型，如float64或float16.
这个错误通常是由于输入的数据类型与模型参数的数据类型不匹配所引起的。在这种情况下，模型参数的数据类型通常是float，但输入数据的数据类型可能是int或uint等整数类型。
这个错误通常是由于输入数据类型与模型参数的类型不匹配导致的。在PyTorch中，当输入的张量类型与模型的参数类型不匹配时，PyTorch会尝试将它们转换为相同的类型，但是当它们
代码报错： TypeError: ufunc 'bitwise\_and' not supported for the input types, and the inputs
报错 RuntimeError: Input and parameter tensors are not the same dtype, found input te
我看了一下模型的输入，都放到了GPU上，然后我在网上查了一下，发现我在模型内部创建了新的模型，这些新的模型也要放在GPU上 self.bert = BertModel
解决TypeError: ufunc ‘isnan’ not supported for the input types, and the inputs could not
运行时出现这个错误：RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.Float
1：The diamond operator ("<>") should be used 
桃扇骨
系统管理员
小灰灰
刺骨的言语ヽ痛彻心扉
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