如何解决ComplexFloat的CPUType不支持_th_addr_out
我正在尝试为我的NN使用自定义损失函数。我已经在炬管中执行了所有操作，并且我的数据中有复杂的数字。
训练神经网络时出现错误：
n = int(input('Enter a number:'))
for i in range(n):
print(' '*i + str(i+1))
您知道任何可能的解决方案吗？
解决方法
似乎PyTorch中的Complex Autograd目前处于原型状态，并且不包括某些功能的向后功能。
例如：在torch.abs的反向计算中使用的torch.sign未为复杂张量定义。对于torch.mv也是如此。因此，我逐行调试了代码以查找未包含的功能，并用自定义功能替换了它们：）
希望在下一个PyTorch版本中包含更多功能。
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