PyTorchの「expected scalar type Half but found Float」の直し方

結論を先に。これはモデルと入力データ（または一部の層やテンソル）の精度（dtype）が混在しているのが原因です。半精度（fp16 / half）に揃えるか、AMPを正しく使えば直ります。

RuntimeError: expected scalar type Half but found Float

原因

model.half() で半精度にしたのに、入力テンソルが float32 のままだった、あるいは AMP（自動混合精度）の外で手動の half テンソルを混ぜた、といった場合に起きます。PyTorch は異なる dtype のテンソル同士を計算できません。

対処

1. 入力をモデルに合わせる。モデルを half にしたなら入力も half にします。

x = x.half()        # 入力を半精度に
# あるいはモデルを単精度に戻す
model = model.float()

2. 高速化のための混合精度なら、手動 .half() をやめて AMP を使う。計算を autocast の中に入れます。

with torch.cuda.amp.autocast():
    out = model(x)
    loss = criterion(out, y)

3. 一部だけ half になっていないか確認する。カスタム層や自前で確保したバッファが float のまま残っていることがあります。

まとめ

• 原因はモデルとデータの dtype の混在
• 入力を x.half() でモデルに合わせる、または model.float() で戻す
• 高速化目的なら手動 half をやめて autocast を使う
• カスタム層やバッファの dtype も確認する