RuntimeError: expected scalar type ComplexDouble but found Float

要解决 RuntimeError: expected scalar type ComplexDouble but found Float 错误，请按照以下步骤操作：

步骤 1：定位错误发生的位置

查看完整的错误堆栈跟踪 ，确定具体是哪一行代码引发了错误。例如：

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RuntimeError: expected scalar type ComplexDouble but found Float
  File "model.py", line 45, in forward
    output = torch.fft.fft(input_tensor)  # 错误发生在此行

步骤 2：检查涉及复数操作的张量类型

在错误发生的位置，打印相关张量的数据类型：

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print("Input tensor dtype:", input_tensor.dtype)
print("Weights dtype:", weights.dtype)  # 如果有权重参与运算

可能的输出 ：

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Input tensor dtype: torch.float32
Weights dtype: torch.complex64

步骤 3：强制类型转换

如果输入张量是浮点型但需要复数型，显式转换为复数类型：

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# 将浮点型张量转换为复数型（实部为原数据，虚部为0）
input_tensor = input_tensor.to(torch.complex64)

步骤 4：验证复数操作的要求

确保使用的函数或层支持复数输入：

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# 示例：使用FFT需要复数输入
output = torch.fft.fft(input_tensor)  # input_tensor 必须是复数类型

步骤 5：处理混合类型运算

如果涉及复数与实数混合运算，将实数张量广播为复数：

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real_tensor = torch.randn(3, dtype=torch.float32)
complex_tensor = torch.randn(3, dtype=torch.complex64)

# 将实数张量转换为复数（虚部为0）
real_as_complex = real_tensor.to(torch.complex64)
result = complex_tensor + real_as_complex

步骤 6：检查模型参数类型

如果模型中定义了复数参数，确保初始化正确：

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class ComplexLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 显式声明复数权重
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(3, 3, dtype=torch.complex64))
    
    def forward(self, x):
        return x @ self.weight  # 输入 x 也需是复数类型

步骤 7：数据预处理中的类型修正

在数据加载阶段直接生成复数数据：

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# 示例：生成复数数据
real_part = torch.randn(3, 3)
imag_part = torch.randn(3, 3)
complex_data = torch.complex(real_part, imag_part)  # dtype=torch.complex64

步骤 8：验证整体数据流

确保从输入到输出的所有操作保持类型一致：

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# 数据加载
input_data = load_data()  # 假设返回 torch.float32
input_data = input_data.to(torch.complex64)  # 转换为复数

# 模型定义
model = ComplexModel()  # 内部使用复数参数

# 前向传播
output = model(input_data)  # 输入和权重均为复数类型

完整示例

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import torch
import torch.nn as nn

class ComplexModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(3, 3, dtype=torch.complex64))
    
    def forward(self, x):
        # 确保输入是复数类型
        if not x.is_complex():
            x = x.to(torch.complex64)
        return x @ self.weight

# 输入数据（假设是浮点型）
input_data = torch.randn(3, 3, dtype=torch.float32)

# 转换为复数型
input_data = input_data.to(torch.complex64)

# 初始化模型
model = ComplexModel()

# 前向传播
output = model(input_data)  # 无类型错误
print(output.dtype)  # torch.complex64

常见问题总结

问题场景	解决方案
输入数据是浮点型	使用 `.to(torch.complex64)` 转换
权重参数误初始化为浮点型	显式声明复数类型 `dtype=torch.complex64`
混合类型运算（复+实）	将实数张量转换为复数
FFT等函数需要复数输入	检查输入类型并转换

通过以上步骤，可以系统性解决 RuntimeError: expected scalar type ComplexDouble but found Float 错误。