Pytorch 运行时错误："；exp"；未针对'实施；火炬。龙腾传感器&x27；

我将学习本教程： 从“注意就是你所需要的”这篇论文中实现变压器模型

但是，我得到以下错误： 运行时错误：“exp”未为“torch.LongTensor”实现

这是PositionEnconding类中导致错误的行：

div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model))

在此处施工时：

pe = PositionalEncoding(20, 0)

有什么想法吗？？我已经尝试过将其转换为张量-浮点类型，但没有成功

我甚至下载了整个笔记本以及附带的文件，错误似乎一直存在于原始教程中

你知道是什么导致了这个错误吗

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谢谢

看起来像是

torch.arange

返回一个

LongTensor

，尝试

torch.arange（0.0，d_模型，2）

强制torch返回一个

FloatTensor

。

我碰巧也遵循了本教程

对我来说，我刚刚得到了生成浮点型张量的

torch.arange

从

到

---

只是一个简单的修复。但现在它对我有用。火炬

exp

和

sin

可能以前支持

LongTensor

，但现在不支持了（不太确定）。

shai给出的建议对我有效。我修改了

init

的

PositionalEncoding

方法，在两个点中使用

0.0

：

position = torch.arange(0.0, max_len).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0.0, d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model))

---

对我来说，安装

pytorch==1.7.1

解决了这个问题。

就像鲁本斯说的，在pytorch的更高版本中，你不需要担心这些东西。我可以很容易地在桌面的1.8.0 Pytorch上运行它，但在服务器的1.2.0 Pytorch上运行失败。不同版本之间存在不兼容。

代码中的d_模型是什么？@AkhileshPandey d_模型是初始化位置编码类的参数之一：def_uinit_u（self，d_模型，dropout，max_len=5000）：也可以在这里找到整个笔记本：在查看代码后，我发现在某一点上d_model的值是20。使用这个值，我发现该行可以很好地将其转换为其他类型，如a=a.type（torch.float36），然后调用torch.exp（a）。我运行了代码，它可以很好地为我工作。看看你是否抄对了。嗨，谢谢你的回复！但这似乎不起作用：（@noob你确定这行代码会产生这个错误吗？你能（在调试中）验证一下

torch.arage（0，d_模型，2）

的

dtype

确实是

float

而不是

long

？非常感谢你，欢迎使用堆栈溢出！：）对我来说也是（同一教程；代码复制到了*.py脚本）：需要将

0，

切换到

0.0，

，如上所示。：-）

position = torch.arange(0., max_len).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0., d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model))

position = torch.arange(0.0, max_len).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0.0, d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model))