python - 飞桨参数类型报错？

Question

class Reader(Dataset):

def __init__(self, data_path: str, is_val: bool = False):    super().__init__()    self.data_path = data_path    with open(os.path.join(self.data_path, "label_dict.txt"), "r", encoding="utf-8") as f:        self.info = ast.literal_eval(f.read())    self.img_paths = [os.path.join(self.data_path, img_name) for img_name in self.info]    self.img_paths = self.img_paths[-250:] if is_val else self.img_paths[:-250]def __getitem__(self, index):    file_path = self.img_paths[index]    file_name = os.path.basename(file_path)    with open(file_path, 'rb') as f:        img = Image.open(f).convert('RGB')        img = np.array(img, dtype="float32") / 255        img = img.reshape((IMAGE_SHAPE_C, IMAGE_SHAPE_H, IMAGE_SHAPE_W))    label = [CHAR_TO_IDX[char] for char in self.info[file_name]]    label = np.array(label, dtype="int64")  # 确保 label 是 int64 类型    label_length = len(label)    input_length = np.array([IMAGE_SHAPE_W], dtype="int64")  # 确保 input_length 是 int64 类型    return img, label, label_length, input_lengthdef __len__(self):    return len(self.img_paths)

...

class CTCLoss(paddle.nn.Layer):

def __init__(self):    super().__init__()def forward(self, ipt, label, label_lengths, input_lengths):    # 转换 ipt 的维度顺序，并确保是 float32 类型    ipt = paddle.transpose(ipt, perm=[1, 0, 2])    ipt = paddle.cast(ipt, 'float32')    # 确保 label, label_lengths, 和 input_lengths 是 int64 类型    label = paddle.to_tensor(label, dtype='int64')    label_lengths = paddle.to_tensor(label_lengths, dtype='int64')    input_lengths = paddle.to_tensor(input_lengths, dtype='int64')    # 计算损失，确保 blank 索引正确    loss = paddle.nn.functional.ctc_loss(ipt, label, input_lengths, label_lengths, blank=0)    return loss

来回报错：
ValueError: (InvalidArgument) The type of data we are trying to retrieve (int32) does not match the type of data (int64) currently contained in the container.
[Hint: Expected dtype() == phi::CppTypeToDataType<T>::Type(), but received dtype():9 != phi::CppTypeToDataType<T>::Type():7.] (at ..\paddle\phi\core\dense_tensor.cc:171)
修改完要输入的类型为int32后运行又报错
ValueError: (InvalidArgument) The type of data we are trying to retrieve (int64) does not match the type of data (int32) currently contained in the container.
[Hint: Expected dtype() == phi::CppTypeToDataType<T>::Type(), but received dtype():7 != phi::CppTypeToDataType<T>::Type():9.] (at ..\paddle\phi\core\dense_tensor.cc:185)
我又改回相关参数为int64后又报错

形成了一个闭环，求大佬解决，这是一个通过飞桨训练验证码识别模型的代码

Answer 1

根据您提供的代码和错误信息，您遇到的问题与数据类型的转换和匹配有关。飞桨（PaddlePaddle）框架期望某些操作或函数的输入参数具有特定的数据类型。在您的例子中，您可能在某个地方将数据类型错误地设置为了 int32，而飞桨期望的是 int64。

错误提示表明，在某些地方，您正在尝试获取或操作与容器当前包含的数据类型不匹配的数据。这通常发生在将 NumPy 数组转换为 PaddlePaddle 张量时，或者在执行某些需要特定数据类型的操作时。

让我们看看如何修复这个问题。首先，请确保您的 Reader 类中的 label 和 input_length 变量在转换为 PaddlePaddle 张量之前已经是 int64 类型。您的代码中已经包含了将这两个变量转换为 int64 的步骤，这是正确的。

然后，在 CTCLoss 类的 forward 方法中，您也确保了 ipt、label、label_lengths 和 input_lengths 都被转换为了正确的类型。但是，错误可能发生在其他地方。

请检查以下几点：

1. 确保您的全局变量 IMAGE_SHAPE_C、IMAGE_SHAPE_H、IMAGE_SHAPE_W 和 CHAR_TO_IDX 在 Reader 类之外被正确定义，并且它们的值没有问题。
2. 在 Reader 类的 __getitem__ 方法中，您已经将 label 和 input_length 转换为了 int64 类型的 NumPy 数组。当您将这些数组传递给 CTCLoss 类的 forward 方法时，您又将它们转换为了 PaddlePaddle 张量，并确保它们是 int64 类型。这是正确的。
3. 检查您的模型其他地方是否还有数据类型不匹配的问题。特别是，检查您在训练循环中如何处理 img、label、label_length 和 input_length。确保在将它们传递给模型或损失函数之前，它们的数据类型是正确的。
4. 如果您在训练循环中使用了 DataLoader，请检查 DataLoader 是否正确地处理了数据类型。有时，DataLoader 可能会自动将数据转换为不同的类型，这可能会导致类型不匹配的问题。

如果您已经检查了以上所有点，并且仍然遇到问题，那么请提供更详细的代码和完整的错误堆栈信息，以便进一步分析问题。

此外，请确保您的 PaddlePaddle 版本是最新的，或者至少是一个稳定的版本，因为旧版本可能包含已知的 bug 或不稳定的特性。

最后，如果您仍然无法解决问题，请考虑在 PaddlePaddle 的官方论坛或 GitHub 仓库上寻求帮助，那里有许多经验丰富的开发者和用户可以帮助您解决问题。