您好，1.5版本的mindspore-GPU跑同样的代码依然报这个错误

这是俩算子分别报的错，应该就可以定位到这个错误了吧，但是我不明白为什么这里会涉及到bool类型，我把输入输出的数据dtype都打印出来了，都没有bool类型的值...

评论 chengxiaoli：您好，我应该是定位到这个错误原因了：在construct里我用了scatteradd算子，我把这个算子改成tensorscatteradd算子后，就不再报transpose的错误了。详情我在下面的评论里贴上了，烦请您过目。

回复：梁成辉 发表于 2021-9-17 16:23 使用ops.TensorScatterAdd算子就可以了，功能跟ops.ScatterAdd是一样的。区别是ScatterAdd 会直接更新input&nbsp您好，改成tensorscatteradd后，在graph模式下又报了一个新的错误：Illegal primitive: Primitive IsNan's bprop not defined.问题是我没有显式调用过这个IsNan算子...

好的，有个疑问，tensorscatteradd算子文档里写只能在GPU使用，那么在ascend平台上是否能运行呢？

评论 chengxiaoli：请问这种不支持的情况 应该如何处理呢

回复：chengxiaoli 发表于 2021-9-15 10:52 用户您好应该是反向算子的输入接收了一个bool的输入，请确认下是否使用了Gather，GatherV2，Sort，ReduceProd，Softmax这几个算子专家您好 我自己review了一遍代码，发现代码中可能涉及到输入输出数据为bool类型的算子有两个，不知道是否是可能的原因： 一是construct里调用的mindspore.numpy.isin算子，输入是两个int型tensor，输出是一个bool类型的tensor，名为mask。 二是construct里使用了Tensor(mask.asnumpy().nonzero())，输入的mask为bool类型（即为上文的输出），输出是一个int类型的tensor。 需要注意的是：这是在pynative模式下的使用，且可以正确进行正向传播并计算出loss。

专家您好 我自己review了一遍代码，发现代码中可能涉及到输入输出数据为bool类型的算子有两个，不知道是否是可能的原因： 一是construct里调用的mindspore.numpy.isin算子，输入是两个int型tensor，输出是一个bool类型的tensor，名为mask。 二是construct里使用了Tensor(mask.asnumpy().nonzero())，输入的mask为bool类型（即为上文的输出），输出是一个int类型的tensor。 需要注意的是：这是在pynative模式下的使用，且可以正确进行正向传播并计算出loss。

回复：chengxiaoli 发表于 2021-9-15 10:52 用户您好应该是反向算子的输入接收了一个bool的输入，请确认下是否使用了Gather，GatherV2，Sort，ReduceProd，Softmax这几个算子专家您好： Gather，GatherV2，Sort，ReduceProd这几个算子我查找了一下，都没有使用。 Softmax算子我没用，但用了nn.LogSoftmax以及nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits，这两个算子我查看了一下他们的输入输出数据的dtype，均不是bool类型。

专家您好： Gather，GatherV2，Sort，ReduceProd这几个算子我查找了一下，都没有使用。 Softmax算子我没用，但用了nn.LogSoftmax以及nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits，这两个算子我查看了一下他们的输入输出数据的dtype，均不是bool类型。