pytorch框架下模型默认的输入数据类型
刚开始动手写数据预处理程序，模型和训练函数的时候，由于我的数据类型是 torch.float64 ,在运行的过程中总是报错 RuntimeError: expected scalar type Double but found Float， 以为是自己编写的过程中数据类型之间不匹配导致的，因此不断地进行数据类型转换，导致改的很乱。后来不断深入，感觉这不是问题所在，查找资料发现， 原来pytorch默认使用单精度float32训练模型，其主要原因为 ：使用float16训练模型，模型效果会有损失，而使用double(float64)会有2倍的内存压力，且不会带来太多的精度提升， 因此默认使用单精度float32训练模型。
pytorch如何更改默认单精度float32训练模型，而改为 torch .float64对模型进行训练呢？
解决办法： 把模型的权重参数数据类型和输入数据类型全部设置为torch.float64。
使用 torch.set_default_dtype(torch.float64) 把模型参数转化为float64。
输入类型使用 tensor.type(torch.float64) 将输入数据类型转换为torch.float64。
