optim.lr_调度程序.ReduceLROnPlateau提供的错误值无法在没有溢出的情况下转换为float类型：in

Question

我将pytorch用于以下安装命令：pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.3.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl。在

我有一个模型，训练没有问题，但当我添加一个学习率调度器，我得到一个错误

我的日程安排：

# In init
self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=0.01)
self.scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(
    self.optimizer, 'min', factor=0.1, patience=5, verbose=True
)

# after each epoch
self.scheduler.step(loss)

错误：

^{pr2}$

文件：http://pytorch.org/docs/master/optim.html#torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau 相关线程：https://discuss.pytorch.org/t/value-cannot-be-converted-to-type-double-without-overflow-inf/11752/7

Answer 1

我使用的是gpu张量，例如：

Variable(torch.from_numpy(X).type(torch.FloatTensor).cuda(), requires_grad=False)

如果我像那样把它放到cpu上，错误就消失了

^{pr2}$

不过，我还是想要一个更干净的解决方案。在