当在PyTorch中进行张量运算时，会经常遇到一些错误，其中一个常见的错误就是”TypeError: mul() received an invalid combination of arguments “。这个错误通常是由于张量的形状不匹配或者张量类型错误导致的。下面我将详细介绍这个问题的原因和解决办法。
问题原因
mul（）函数是PyTorch中用来执行逐元素相乘的操作，当使用它进行张量运算时，会出现“mul（）received an invalid combination of arguments”错误。此错误通常有以下原因：
- 张量的形状不匹配
- 类型错误
- 对于整数类型的张量，使用了标量类型的值进行乘法运算。
解决办法
检查张量的形状
首先需要检查输入张量的形状是否匹配。例如，以下代码中出现了”mul() received an invalid combination of arguments “错误：
import torch
a = torch.randn(3, 4)
b = torch.randn(2, 5)
c = a.mul(b)
这是由于张量a和张量b的形状不匹配，改变它们的形状即可解决此问题。
检查张量的类型
如果张量的形状正确，但仍然出现了“mul（）received an invalid combination of arguments”错误，那么可能是由于张量类型错误引起的。例如，以下代码会出现这个错误：
import torch
a = torch.randn(3, 4)
b = 2.0
c = a.mul(b)
此错误是由于使用标量类型的浮点数2.0对张量进行乘法运算引起的。可以将2.0转换为一个张量，或者使用PyTorch中的mul函数，如下所示：
import torch
a = torch.randn(3, 4)
b = torch.Tensor([2.0])
c = a.mul(b)
或者：
import torch
a = torch.randn(3, 4)
b = 2.0
c = torch.mul(a, b)
通过将标量转换为张量或者使用PyTorch中的mul函数，可以解决这个错误。
综上所述，要解决“mul（）received an invalid combination of arguments”错误，应首先检查张量的形状是否匹配，然后检查张量的类型是否正确。在解决这个错误时，可以使用PyTorch中的mul函数，以确保正确执行逐元素相乘的操作。