使用PyTorch进行矩阵乘法

如何解决使用PyTorch进行矩阵乘法

很抱歉，这是一个基本问题，但是我对Pytorch还是陌生的，并且一直在尝试执行线性回归。我已经在以下问题上停留了大约3个小时，并且已经尝试了所有方法，所以希望您能为您提供帮助。

我想用四个输入（学习时间，旅行时间，失败和旷课）来预测成绩。对于我的输出，我在3个测试中获得了评分。数据集中有395名学生。

我在底部列出了所有代码，但我也会在此处粘贴相关部分：

到目前为止，我已经创建了输入和输出张量，并创建了用于矩阵乘法的模型。这是我的代码：

w = torch.randn(395,4,requires_grad=True)
b = torch.randn(4,requires_grad=True)
print(w)
print(b)
 
def model(x):
    return x @ w.t() + b

predictions = model(inputs)
print(predictions)

我知道这还不是线性回归，但是我真的在它的矩阵乘法方面苦苦挣扎。每当我运行print（predictions）代码时，我都会收到以下消息：

RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-277-c6db141153ac> in <module>
----> 1 preds = model(inputs)
      2 print(preds)

<ipython-input-276-3b94bfbc599e> in model(x)
      1 def model(x):
----> 2     return x @ w.t() + b

RuntimeError: Expected object of scalar type Double but got scalar type Float for argument #3 'mat2' in call to _th_addmm_out

我感到w和b的数字是错误的（395,4）和（4），但是我不知道为什么或将其更改为什么。有人可以指点我正确的方向吗？

谢谢！

这是我的完整代码：

'''

import torch
import numpy as np
from numpy import genfromtxt

data = np.genfromtxt('student-mat.csv',delimiter=',',dtype=float)
data

travel_time = data[1:,0:1]
study_time = data[1:,1:2]
failures = data[1:,2:3]
absenses = data[1:,3:4]
grade_one = data[1:,4:5]
grade_two = data[1:,5:6]
grade_three = data[1:,6:7]
data_input = data[1:,0:4]
output = data[1:,4:7]

inputs = torch.from_numpy(data_input)
outputs = torch.from_numpy(grade_one)
print(inputs)
print(grade_one)

w = torch.randn(395,requires_grad=True)
print(w)
print(b)

def model(x):
    return x @ w.t() + b

preds = model(inputs)
print(preds)

数据集-https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Student+Performance

解决方法

错误消息说明了一切。所涉及的张量包含不同数据类型的元素。默认情况下，w和b的元素类型为torch.float32，而data_input是带有Python默认浮点类型（即double）的NumPy数组。当您使用from_numpy进行转换时，将保留该数据类型。尝试在dtype=np.float32通话中使用np.genfromtxt。