这篇教程PyTorch平方根报错的处理方案写得很实用，希望能帮到您。
问题描述初步使用PyTorch进行平方根计算，通过range()创建一个张量，然后对其求平方根。 a = torch.tensor(list(range(9)))b = torch.sqrt(a) 报出以下错误： RuntimeError: sqrt_vml_cpu not implemented for 'Long'
原因Long类型的数据不支持log对数运算, 为什么Tensor是Long类型? 因为创建List数组时默认使用的是int, 所以从List转成torch.Tensor后, 数据类型变成了Long。 torch.int64
解决方法提前将数据类型指定为浮点型, 重新执行： b = torch.sqrt(a.to(torch.double))print(b) tensor([0.0000, 1.0000, 1.4142, 1.7321, 2.0000, 2.2361, 2.4495, 2.6458, 2.8284], dtype=torch.float64)
补充：pytorch10 pytorch常见运算详解 矩阵与标量这个是矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。 import torcha = torch.tensor([1,2])print(a+1)>>> tensor([2, 3]) 哈达玛积这个就是两个相同尺寸的张量相乘，然后对应元素的相乘就是这个哈达玛积，也成为element wise。 a = torch.tensor([1,2])b = torch.tensor([2,3])print(a*b)print(torch.mul(a,b))>>> tensor([2, 6])>>> tensor([2, 6]) 这个torch.mul()和*是等价的。 当然，除法也是类似的： a = torch.tensor([1.,2.])b = torch.tensor([2.,3.])print(a/b)print(torch.div(a/b))>>> tensor([0.5000, 0.6667])>>> tensor([0.5000, 0.6667]) 我们可以发现的torch.div()其实就是/, 类似的：torch.add就是+,torch.sub()就是-,不过符号的运算更简单常用。 矩阵乘法如果我们想实现线性代数中的矩阵相乘怎么办呢？ 这样的操作有三个写法: torch.mm() torch.matmul() @，这个需要记忆，不然遇到这个可能会挺蒙蔽的 a = torch.tensor([[1.],[2.]])b = torch.tensor([2.,3.]).view(1,2)print(torch.mm(a, b))print(torch.matmul(a, b))print(a @ b) 
这是对二维矩阵而言的，假如参与运算的是一个多维张量，那么只有torch.matmul()可以使用。等等，多维张量怎么进行矩阵的乘法？在多维张量中，参与矩阵运算的其实只有后两个维度，前面的维度其实就像是索引一样，举个例子： a = torch.rand((1,2,64,32))b = torch.rand((1,2,32,64))print(torch.matmul(a, b).shape)>>> torch.Size([1, 2, 64, 64]) 
a = torch.rand((3,2,64,32))b = torch.rand((1,2,32,64))print(torch.matmul(a, b).shape)>>> torch.Size([3, 2, 64, 64]) 这样也是可以相乘的，因为这里涉及一个自动传播Broadcasting机制，这个在后面会讲，这里就知道，如果这种情况下，会把b的第一维度复制3次 ，然后变成和a一样的尺寸，进行矩阵相乘。 幂与开方print('幂运算')a = torch.tensor([1.,2.])b = torch.tensor([2.,3.])c1 = a ** bc2 = torch.pow(a, b)print(c1,c2)>>> tensor([1., 8.]) tensor([1., 8.])和上面一样，不多说了。开方运算可以用torch.sqrt()，当然也可以用a**(0.5)。 对数运算在上学的时候，我们知道ln是以e为底的，但是在pytorch中，并不是这样。 pytorch中log是以e自然数为底数的，然后log2和log10才是以2和10为底数的运算。 import numpy as npprint('对数运算')a = torch.tensor([2,10,np.e])print(torch.log(a))print(torch.log2(a))print(torch.log10(a))>>> tensor([0.6931, 2.3026, 1.0000])>>> tensor([1.0000, 3.3219, 1.4427])>>> tensor([0.3010, 1.0000, 0.4343]) 近似值运算.ceil() 向上取整 .floor()向下取整 .trunc()取整数 .frac()取小数 .round()四舍五入 .ceil() 向上取整.floor()向下取整.trunc()取整数.frac()取小数.round()四舍五入 a = torch.tensor(1.2345)print(a.ceil())>>>tensor(2.)print(a.floor())>>> tensor(1.)print(a.trunc())>>> tensor(1.)print(a.frac())>>> tensor(0.2345)print(a.round())>>> tensor(1.) 剪裁运算这个是让一个数，限制在你自己设置的一个范围内[min,max],小于min的话就被设置为min，大于max的话就被设置为max。这个操作在一些对抗生成网络中，好像是WGAN-GP,通过强行限制模型的参数的值。 a = torch.rand(5)print(a)print(a.clamp(0.3,0.7)) 
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持51zixue.net。
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