Pytorch RuntimeError: “exp”在’torch.LongTensor’上未实现

在本文中，我们将介绍PyTorch中的一个常见错误–“exp”对于“torch.LongTensor”类型的张量未实现的问题，并提供解决方案和示例说明。

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错误信息

在PyTorch中，当我们尝试在“torch.LongTensor”类型的张量上使用“exp”函数时，会收到以下运行时错误消息：“exp”在’torch.LongTensor’上未实现。

这个错误消息表明我们尝试对整数值类型的张量执行指数函数，但是这是不允许的，因为指数函数操作通常用于浮点型数据。

解决方案

解决这个错误的方法有两种：一是将张量转换为浮点型数据类型，二是使用适用于整数类型的指数函数替代方法。

方法一：将张量转换为浮点型数据类型

我们可以通过使用“torch.float()”方法将整型张量转换为浮点型数据类型，然后再使用“exp”函数。

import torch

# 创建一个整数类型的张量
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.LongTensor)

# 将张量转换为浮点型
x = x.float()

# 使用exp函数计算指数
result = torch.exp(x)

print(result)

输出：

tensor([2.7183, 7.3891, 20.0855])

在这个示例中，我们首先创建一个整数类型的张量“x”，然后使用“x.float()”将其转换为浮点型。最后，使用“torch.exp()”函数计算指数，并打印结果。这样就避免了”exp”在’torch.LongTensor’上未实现的错误。

方法二：使用适用于整数类型的指数函数替代方法

如果我们希望在整数类型的张量上执行指数函数而不转换为浮点型数据类型，我们可以使用适用于整数类型的指数函数替代方法。

在PyTorch中，有一个特殊的指数函数“torch.pow()”，它可以用于整型张量。

import torch

# 创建一个整数类型的张量
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.LongTensor)

# 使用torch.pow()函数计算指数
result = torch.pow(2, x)

print(result)

输出：

tensor([ 2,  4,  8])

在这个示例中，我们使用“torch.pow()”函数将整数类型的张量“x”中的每个元素都计算为2的幂。这样就避免了”exp”在’torch.LongTensor’上未实现的错误。

总结

在本文中，我们介绍了PyTorch中的一个常见错误–“exp”在’torch.LongTensor’上未实现的问题。我们提供了两种解决方案：一是将张量转换为浮点型数据类型，二是使用适用于整数类型的指数函数替代方法。通过这些解决方案，我们可以避免该错误并正确地在整数类型的张量上执行指数函数操作。