1 报错描述
1.1 系统环境
Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): Ascend Software Environment: -- MindSpore version (source or binary): 1.6.0 -- Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6 -- OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-generic -- GCC/Compiler version (if compiled from source):
1.2 基本信息
1.2.1 脚本
训练脚本是通过构建ScatterNdUpdate的单算子网络，使用索引和输入张量的值更新张量值。脚本如下：
1.2.2 报错
这里报错信息如下：
原因分析
我们看报错信息，在RuntimeError中，写到Data type conversion of 'Parameter' is not supported, so data type int32 cannot be converted to data type float32 automatically，意思是传入Parameter的数据类型并不支持，因为int32不能转为float32，但是再接着看提示报错提示代码，*output = self.scatter_nd_update(self.x, indices, updates)*，结合Parameter和代码input_x = Tensor(np.array([[-2, 3, 6], [4, 5, -3]]), mindspore.int32)可知，该处数据类型需要进行转换为float32，此时用Cast算子将数据类型int32转为float32即可。
2 解决方法
基于上面已知的原因，很容易做出如下修改：
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 = self.scatter_nd_update(self.x, indices, updates);
2、 根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围：Data type conversion of 'Parameter' is not supported, so data type int32 cannot be converted to data type float32 automatically;
3、需要重点关注变量定义、初始化的正确性。
4 参考文档
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1 报错描述
1.1 系统环境
Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): Ascend Software Environment: -- MindSpore version (source or binary): 1.6.0 -- Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6 -- OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-generic -- GCC/Compiler version (if compiled from source):
1.2 基本信息
1.2.1 脚本
训练脚本是通过构建ScatterNdUpdate的单算子网络，使用索引和输入张量的值更新张量值。脚本如下：
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：
原因分析
我们看报错信息，在RuntimeError中，写到Data type conversion of 'Parameter' is not supported, so data type int32 cannot be converted to data type float32 automatically，意思是传入Parameter的数据类型并不支持，因为int32不能转为float32，但是再接着看提示报错提示代码，*output = self.scatter_nd_update(self.x, indices, updates)*，结合Parameter和代码input_x = Tensor(np.array([[-2, 3, 6], [4, 5, -3]]), mindspore.int32)可知，该处数据类型需要进行转换为float32，此时用Cast算子将数据类型int32转为float32即可。
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 = self.scatter_nd_update(self.x, indices, updates);
2、 根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围：Data type conversion of 'Parameter' is not supported, so data type int32 cannot be converted to data type float32 automatically;
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 ScatterAdd算子API接口