我使用 GPU 计算神经网络输出的点积和 torch.cuda.FloatTensor（两者都存储在 GPU 中），但出现错误提示：
TypeError: dot received an invalid combination of arguments - got (torch.cuda.FloatTensor) but expected (torch.FloatTensor tensor).
代码是这样的
p = torch.exp(vector.dot(ht))
这里的vector是torch FloatTensor，ht是神经网络的输出。
我已经为这些事情苦苦挣扎了好几天，但仍然不知道。提前感谢任何可能的解决方案！
【问题讨论】：
标签： pytorch
以下错误信息是什么意思？
TypeError: dot 收到了无效的参数组合 - 得到 (torch.cuda.FloatTensor) 但预期为 (torch.FloatTensor tensor)。
这意味着点函数需要 cpu 张量，但您提供的是 gpu (cuda) 张量。
那么，如何解决你的代码问题？
p = torch.exp(vector.dot(ht))
正如您提到的 vector 是 FloatTensor，所以 ht 也应该是 FloatTensor，但 ht 是 cuda.FloatTensor（因为您的神经网络模型在 gpu 内存中）。
因此，您应该通过执行以下操作将 vector 转换为 cuda.FloatTensor。
vector = vector.cuda()
或者，您可以通过执行以下操作将cuda.FloatTensor 转换为 cpu 张量。请注意，.cpu() 方法不适用于Variable。在这种情况下，您可以使用.data.cpu()。
ht = ht.cpu()
应该可以解决你的问题。
【讨论】：