MindSpore报错:type conversion of ‘Parameter‘ is not supported,so data type int32 cannot be converted..
1 报错描述
1.1 系统环境
硬件平台(加速器/GPU/CPU)：GPU
软件环境：
- MindSpore版本（源代码或二进制文件）：1.6
- Python版本（例如：Python 3.8）：3.7
- 操作系统及版本（例如：Linux Ubuntu 18.04）：Ubuntu 2204-LTS-x86_64
- 编译器或编译环境（若从源码编译）：
1.2 基本信息
1.2.1 脚本
该训练脚本采用了基于ScatterNdUpdate组件的单算子网络架构，在索引和输入张量值的基础上更新目标张量值。
01 class Net(nn.Cell):
02 def __init__(self, x):
03 super(Net, self).__init__()
04 self.x = Parameter(x, name="x")
05 self.scatter_nd_update = ops.ScatterNdUpdate()
06
07 def construct(self, indices, updates):
08 output = self.scatter_nd_update(self.x, indices, updates)
09 return output
10 input_x = Tensor(np.array([[-2, 3, 6], [4, 5, -3]]), mindspore.int32)
11 net = Net(input_x)
12 indices = Tensor(np.array([[0, 0], [1, 1]]), mindspore.int32)
13 updates = Tensor(np.array([1.0, 2.2]), mindspore.float32)
14 output = net(indices, updates)
15 print('output', output)1.2.2 报错
这里报错信息如下：
Traceback (most recent call last):
File "demo.py", line 14, in <module>
output = net(indices, updates)
…
RuntimeError: mindspore/ccsrc/frontend/operator/composite/do_signature.cc:360 RaiseExceptionForConvertRefDtype] Data type conversion of 'Parameter' is not supported, so data type int32 cannot be converted to data type float32 automatically.
For more details, please refer at https://www.mindspore.cn/docs/note/zh-CN/master/operator_list_implicit.html.
The function call stack (See file ' /rank_0/om/analyze_fail.dat' for more details):
\# 0 In file demo.py(05)
output = self.scatter_nd_update(self.x, indices, updates)原因分析
在MindSpore 1.6版本中，在construct模块中生成和应用Tensor。如脚本中第11行代码所示。
接下来看报错信息，在RuntimeError异常中指出 Data type conversion of ‘Parameter’ is not supported, so data type int32 cannot be converted to data type float32 automatically ，其含义是Parameter的数据类型不具备自动转为float32的支持性问题。并结合Parameter和代码 output = \text{self.scatter\_nd\_update}(\text{self.x}, \text{indices}, \text{updates}) ，根据输入参数 input\_x = \text{Tensor}(\text{np.array}([[-2, 3, 6], [4, 5, -3]]), \text{mindspore.int32}) 的信息可知，在该处的数据类型处理过程中需要将数据类型由int32转为float32以满足运算需求。此时可以通过使用Cast算子将数据类型的int32转为float32以解决该问题。
2 解决方法
基于上面已知的原因，很容易做出如下修改：
01 class Net(nn.Cell):
02 def __init__(self,x):
03 super(Net, self).__init__()
04 self.x = Parameter(x,name="x")
05 self.scatter_nd_update = ops.ScatterNdUpdate(
06
07 def construct(self, indices, updates):
08 output = self.scatter_nd_update(self.x, indices, updates)
09 return output
10 input_x = Tensor(np.array([[-2, 3, 6], [4, 5, -3]]), mindspore.int32)
11 input_x = ops.Cast()(input_x, mindspore.float32)
12 net = Net(input_x)
13 indices = Tensor(np.array([[0, 0], [1, 1]]), mindspore.int32)
14 updates = Tensor(np.array([1.0, 2.2]), mindspore.float32)
15 output = net( indices, updates)
16 print('output', output)此时执行成功，输出如下：
output [[ 1. 3. 6. ]
[ 4. 2.2 -3. ]]
3 总结
定位报错问题的步骤：
1、找到报错的用户代码行： output = net(indices, updates) ;
Data-type conversions for the parameter are not supported, thus data-type int32 cannot be directly converted to data-type float32 without intervention.
3、需要重点关注变量定义、初始化的正确性。
4 参考文档
4.1 construct方法