在Collab RuntimeError上卡住了:预计所有张量都在同一设备上，但发现至少有两个设备，cpu和cuda：
Collab RuntimeError是指在使用Collab（Google Colaboratory）时出现的运行时错误。该错误提示表明在代码中使用了不同设备（CPU和CUDA）上的张量，导致无法正常运行。
解决这个问题的方法是确保所有张量都在同一设备上。以下是一些可能的解决方案：
- 检查代码中的设备指定：确保在使用张量时，明确指定它们应该在哪个设备上运行。例如，可以使用
.to(device)方法将张量移动到特定的设备上，其中device可以是"cpu"或"cuda"。 - 检查模型和数据的设备匹配：如果在训练模型时出现此错误，确保模型和输入数据的设备匹配。例如，如果模型在GPU上训练，确保输入数据也在GPU上。
- 检查是否正确安装了相关的库和驱动程序：如果使用CUDA进行GPU加速，确保正确安装了CUDA驱动程序和相应的CUDA库。
- 检查硬件和运行环境：确保硬件和运行环境满足使用CUDA的要求。例如，检查GPU是否支持CUDA，并且系统配置正确。
总结： Collab RuntimeError上卡住了的问题通常是由于代码中使用了不同设备上的张量导致的。解决方法包括检查设备指定、模型和数据的设备匹配、库和驱动程序的安装以及硬件和运行环境的配置。请注意，以上解决方案是一般性的，具体解决方法可能因具体情况而异。
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2回答
当我想将模型放到GPU上时，我会得到以下错误：
"RuntimeError:输入和隐藏张量不在同一设备上，在cuda:0处找到输入张量，在cpu上找到隐藏张量“。
然而，上述所有这些都已放在GPU上：
for m in model.parameters():
print(m.device) #return cuda:0
if torch.cuda.is_available():
model = model.cuda()
test = test.cuda() # test is the Input
Windows 10服务器
Pytorch 1.2.0 +库
浏览 3提问于2019-09-25得票数 8
回答已采纳
我是一个非常新手，在远程学习和深入学习，我遇到了一些错误，当我运行一个示例代码从深度学习课。
当我运行下面附加的代码时，会出现这样的错误：
text = torch.from_numpy(data['text']).long().cuda(0)
# feature extraction
mel_gt = get_mel(audio)
# shift mel spectrogram -> the input of the network
mel_shift = torch.cat((torch.zeros_like(mel_gt)[:,:,:1], mel_gt[:,:
浏览 1提问于2022-01-17得票数 2
尽管我尽了最大的努力，遇到了torch.jit.trace，但我还是没能运行RuntimeError: Input, output and indices must be on the current device
我有一个(相当复杂的)模型，我已经把它放在GPU上了，还有一组输入，也放在GPU上。我可以验证所有输入张量和模型参数&缓冲区在同一个设备上：
(Pdb) {p.device for p in self.parameters()}
{device(type='cuda', index=0)}
(Pdb) {p.device for p in self.buff
浏览 19提问于2022-01-21得票数 2
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我正在尝试Colab中的以下代码片段，但导致了以下错误。将张量对象移动到Cuda设备上是错误的吗？
import torch
a = torch.Tensor(torch.randn(5,5,5))
# a.device("cuda")
device = torch.device("cuda")
class abc(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.w1 = torch.nn.Linear(5,5)
def forward(
浏览 0提问于2020-09-18得票数 4
2回答
我在玩Py手电筒连接，并想看看是否可以使用与输入张量不同的设备的输出张量，下面是代码：
import torch
a = torch.ones(4)
b = torch.ones(4)
c = torch.zeros(8).cuda()
print(c)
ab = torch.cat([a,b], out=c)
print(c)
我把这个放在一个小笔记本里。火把版本: 1.7.1
我得到以下错误：
...
\Anaconda3\envs\...\lib\site-packages\torch\_tensor_str.py in __init__(self, tensor)
87
浏览 5提问于2021-04-07得票数 1
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以下是朱庇特的摘录：
在[1]中
import torch, numpy as np, datetime
cuda = torch.device('cuda')
在[2]中
ac = torch.randn(10000, 10000).to(cuda)
bc = torch.randn(10000, 10000).to(cuda)
%time cc = torch.matmul(ac, bc)
print(cc[0, 0], torch.sum(ac[0, :] * bc[:, 0]))
华尔街时间: 349毫秒
张量(17.0374，设备=‘cuda:0’)张量(17.03
浏览 0提问于2019-07-07得票数 13
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我正在尝试在GPU设备上训练pytorch神经网络。为了做到这一点，我将我的输入和网络加载到默认的cuda启用的GPU decive上。然而，当我加载输入时，模型的权重不会停留在cuda张量上。这是我的火车函数
def train(network: nn.Module, name: str, learning_cycles: dict, num_epochs):
# check we have a working gpu to train on
assert(torch.cuda.is_available())
# load model onto gpu
net
浏览 0提问于2020-05-19得票数 1
我们可以使用torch.Tensor([1., 2.], device='cuda')在GPU上分配张量。使用这种方式而不是使用torch.cuda.Tensor([1., 2.])有什么不同，除了我们可以将一个特定的CUDA设备传递给前者吗？
或者换句话说，在哪种场景中需要torch.cuda.Tensor()？
浏览 0提问于2018-12-05得票数 9
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1回答
我想在CPU机器上验证我把所有张量移到CUDA设备上是否正确。是否有一种方法可以创建一个仍然在CPU上计算但标记为与张量不兼容的模拟设备，我忘记移到这个设备上了？
动机:这将加快我的开发周期，因为我不需要部署代码并在GPU服务器上运行它，结果发现我忘记在某个张量/模型上指定设备。
浏览 2提问于2022-10-23得票数 2
我想知道为什么将内存固定在PyTorch中会使事情变得更慢。通过阅读torch.utils.data.dataloader的代码，我发现DataLoader的pin_memory=True选项只是在每个批处理上调用.pin_memory()，然后才返回它们。返回的张量仍然在CPU上，之后我必须手动调用.cuda(non_blocking=True)。因此，整个过程是
for x in some_iter:
yield x.pin_memory().cuda(non_blocking=True)
我比较了这方面的表现
for x in some_iter:
yield x.cud
浏览 2提问于2019-11-07得票数 15
我正在尝试在启用了GPU的Google Colab上初始化张量。
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
t = torch.tensor([1,2], device=device)
但是我得到了一个奇怪的错误。
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API c
浏览 24提问于2021-06-29得票数 13
回答已采纳
我正在使用cudas运行一些代码，我需要在CPU上测试相同的代码以比较运行时间。为了决定是使用常规pytorch张量还是使用cuda浮点张量，我使用的库称为torch.cuda.is _ 可用()。有没有简单的方法让这个函数返回false？我尝试使用以下命令更改Cuda可视设备 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="" 但是torch.cuda.is _ available()仍然返回True。我查看了pytorch源代码，在我的例子中是torch.cuda.is _ 可获得的回报 torch._C._cuda_getDevi
浏览 350提问于2018-10-24得票数 4
回答已采纳
我想对齐我的输出张量与目标张量，以便它们的形状可以相同的MSE损失计算。因此，如果输出张量作为目标较短，则会添加零使其具有相同的长度。为此，我创建了outputAlignment函数，它以输出和目标张量作为参数，并比较它们的长度。
所以当我运行这个函数时，我变成了错误，它说：
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument tensors in meth
浏览 11提问于2022-04-04得票数 0
当我运行python代码时，第44行中有一个runtimeError：RuntimeError:预期所有张量都在同一个设备上，但是至少找到了两个设备，cuda:0和cpu!。
42 feats = self.node_features[self.train_mask]
43 labels = self.node_labels[train_mask]
44 A = torch.mm(feats.t(), feats) + 1e-05 * torch.eye(feats.size(1))
45 labels_one_hot = torch.zeros((
浏览 3提问于2020-11-20得票数 3
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1回答
我最近发现了一件奇怪的事。据我所知，当你想对两个张量做一些操作时，你应该确保它们在同一个设备上。但是当我像这样写代码时，它会意外地运行。
import torch
a = torch.tensor(1, device='cuda')
print(a.device)
b = torch.tensor(2, device='cpu')
print(b.device)
torch(a+b)
cuda:0
cpu
tensor(3, device='cuda:0')
它不能在我的代码中像这样工作：
pts_1_tile = torch.tensor(
浏览 35提问于2022-03-12得票数 0
1回答
张量索引表
、、
我有两个相同的张量列表(大小不同)，除了第一个，所有的张量都分配给了cuda设备。例如：
list1=[torch.tensor([0,1,2]).cuda(),torch.tensor([3,4,5,6]).cuda(),torch.tensor([7,8]).cuda()]
>>> list1
[tensor([0, 1, 2], device='cuda:0'), tensor([3, 4, 5, 6], device='cuda:0'), tensor([7, 8], device='cuda:0')]
list2=[t
浏览 6提问于2020-11-11得票数 1
我想在validation_epoch_end方法LightningModule中创建一个新的张量。官方 (第48页)指出，我们应该避免直接调用.cuda()或.to(device)：
没有.cuda()或.to()调用。。。闪电为你做了这些。
并鼓励我们使用type_as方法传输到正确的设备。
new_x = new_x.type_as(x.type())
但是，在步骤validation_epoch_end中，我没有任何张量可以(通过type_as方法)干净地复制设备。
我的问题是，如果我想在这个方法中创建一个新的张量并将它转移到模型所在的设备上，我应该做什么？
我唯一能想到的就是
浏览 3提问于2020-07-08得票数 12
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1回答
PyTorch模型在中的精度计算
我试过用一些方法，比如-
尝试了→correct += (out == targets).float().sum() accuracy = 100 * correct / len(test)这是一个奇怪的错误，
RuntimeError追踪(最近一次调用) /tmp/ipykernel_33/896230284.py in -->1 train_pipeline(列车) /tmp/ipykernel_33/2939766947.py in train_pipeline(列车) 62 #打印(目标) 63 -> 64正确+= (out == targ
浏览 3提问于2022-05-15得票数 -2
我正在处理一个项目，在这个项目中，模型需要访问类的构造函数init中声明的张量(im子类torch.nn.Module类)，然后我需要通过一个简单的matmul()方法在forward()方法中使用这个张量，通过cuda()调用将模型发送到gpu：
model = Model()
model.cuda()
但是，当我向前传播一个简单的输入X时：
model(X) # or model.forward(X)
我得到了
RuntimeError: torch.cuda.FloatTensor类型的预期对象，但为参数#2 'mat2‘找到torch.FloatTensor类型
表示m
浏览 1提问于2019-01-12得票数 7
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我试着做这个手术：
L_c += 1 - torch.abs(torch.dot(nuNormalized, Nu))
其中：
nuNormalized ->张量( 0.3790，-0.4208，0.8242，dtype=torch.float64) Nu ->张量( -0.9961，-0.9961，-0.9961，device='cuda:0')
我得到了这个错误：
(<class 'RuntimeError'>，RuntimeError('dot :预期两个向量具有相同的dtype，但在0x7f4d276155c8>
浏览 3提问于2021-03-14得票数 2
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TypeError:无法将cuda:0设备类型张量转换为numpy。首先使用Tensor.cpu()将张量复制到主机内存。
learned_pred = euclidean_distances(answer.cpu().data.numpy()，predicates_emb).argmin(axis=1)
类型错误是在上面的代码行中引发的，我使用了.cpu()，所以我不明白为什么..
我该如何解决这个问题？
浏览 5提问于2020-05-23得票数 0
3回答
我创建了一个torch张量，我想让它转到GPU上，但它没有，这太糟糕了。怎么了？
def test_model_works_on_gpu():
with torch.cuda.device(0) as cuda:
some_random_d_model = 2 ** 9
five_sentences_of_twenty_words = torch.from_numpy(np.random.random((5, 20, T * d))).float()
five_sentences_of_twenty_words_mask = torch.
浏览 0提问于2019-01-06得票数 1
在下面的代码中，我期望张量x和层l都在GPU上，而只是张量x结果在GPU上，而不是层l上。实际上，使用这种方法会在学习阶段产生RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0!。
import torch
x = torch.zeros(1)
x = x.to('cuda')
try:
x.get_device()
print('x: gpu')
except:
print(
浏览 4提问于2022-03-10得票数 0
回答已采纳
我正在运行Python程序，但是我没有GPU，我能做什么使Python使用CPU而不是GPU呢？
$ python extract_feature.py --data mnist --net checkpoint_4.pth.tar --features pretrained
它给了我以下警告：
=> RuntimeError:试图在CUDA设备上反序列化对象，但是torch.cuda.is_available()是假的。如果您在一台只运行CPU的机器上运行，请使用torch.load和map_location=torch.device(“CPU”)将您的存储映射到CPU。
这张照片
浏览 2提问于2021-01-25得票数 0
我正在使用PyTorch开发一个基本的RNN分类器，并试图使用CUDA来加速。(在Google_Colab上)但是，我无法解决这个错误。代码是这样写的。
错误信息
输入和隐藏张量不在同一设备上，在cuda:0处找到输入张量，在cpu上找到隐藏张量。
RNN类
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, emb_size, hidden_size, output_size):
super().__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.emb = nn.Em
浏览 2提问于2022-10-05得票数 1
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1回答
以下两个张量x(形状(BS，N，C))和y(形状(BS,1，C))如下：
BS = x.shape[0]
N = x.shape[1]
out = torch.zeros(size=x.shape)
for i in range(BS):
for j in range(N):
out[i, j, :] = torch.mul(x[i, j, :], y[i, 0, :])
return out
通过这种方式实现的wrapper_native_layer_norm)" 会产生一个错误"RuntimeError:预期所有张量都在同一设备上，但是至少发现了两个
浏览 0提问于2021-09-10得票数 0
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我不能把模型放在CUDA设备上。我不能通过一个模型发送一个已经在CUDA上的张量，除非得到“找到至少两个设备，cpu和cuda”的错误。我是不是错过了一些简单的方法，把模型放在LibTorch的CUDA设备上？我找不到也找不出来。
下面是完整的、可复制的示例，但所讨论的行非常简单，如下所示.
我有一个张量是关于数据自动化系统的，我想通过一个模型发送它。这会导致错误。
auto the_tensor = torch::rand({42, 427}).to(device);
std::cout << net.forward(the_tensor).to(device);
term
浏览 24提问于2022-10-20得票数 0
我正在经历以下错误，当我通过Pytorch 1.9.0+cu102训练一个生成网络时：
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
同时使用谷歌协同GPU会话。这一段是在以下两行之一触发
浏览 8提问于2021-07-06得票数 3
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1回答
是否有一种方法可以在特定(GPU)设备的上下文中运行pytorch (而不必为每个新的张量(如.to选项)指定设备)？
类似于tensorflow with tf.device('/device:GPU:0'):..。
默认设备似乎是cpu (除非我做错了)：
with torch.cuda.device('0'):
a = torch.zeros(1)
print(a.device)
>>> cpu
浏览 1提问于2018-08-29得票数 2
回答已采纳
为了对图像进行分类，我尝试用torch制作一个由两个预先训练过的模型组成的集合模型。
下面是一些基于这个职位的代码。
import timm
import torch
from torch.nn import functional as F
num_classes = 100
model1 = timm.create_model("efficientnet_b0", num_classes=num_classes)
checkpoint1 = torch.load(checkpoint_path1)
model1.load_state_dict(checkpoint1[&#
浏览 0提问于2022-04-26得票数 0
我找到了关于这个的讨论，其中的代码
if std.is_cuda:
eps = torch.FloatTensor(std.size()).cuda().normal_()
else:
eps = torch.FloatTensor(std.size()).normal_()
变好了
eps = std.new().normal_()
但据说
如何在特定设备上直接创建一个新的张量？
如何在同一设备上创建一个新的张量，就像没有丑陋的if的另一个张量一样
浏览 4提问于2021-01-19得票数 5
回答已采纳
1回答
我正在用C++编写一个定制的tensorflow op，我想知道如何将一个张量深拷贝到另一个张量中。换句话说，我希望从一个张量复制到另一个张量，这样它们就不会共享底层内存缓冲区。
我发现的最接近的东西是DeepCopy (在中定义)。问题是，我需要这个操作要快，并且文档清楚地指出，这个函数没有经过优化以提高速度：
// DeepCopy returns a tensor whose contents are a deep copy of the
// contents of 'other'. This function is intended only for
// conv
浏览 2提问于2017-03-08得票数 1
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我是PyTorch新手，我正在探索.to()方法的功能。根据CUDA张量的，我看到可以在CPU和GPU内存之间传输张量。
# let us run this cell only if CUDA is available
if torch.cuda.is_available():
# creates a LongTensor and transfers it to GPU as torch.cuda.LongTensor
a = torch.full((10,), 3, device=torch.device("cuda"))
# transfers i
浏览 0提问于2020-05-15得票数 3
回答已采纳
如果我做了这样的事
import torch
x = torch.randn(3)
y = x + 5
默认情况下，所有张量都对应于"cpu“设备。在默认情况下，是否有办法使所有张量都在另一个设备上(例如，"cuda:0")？
我知道，每当创建张量时，我都可以小心地添加.cuda()或指定cuda，但是如果我能够在程序开始时直接更改默认设备并完成它，这样torch.randn(3)就可以从所需的设备中获得，而不必每次都指定它，那就太好了。
还是因为某种原因，这是一件坏事？是否有任何理由我不希望每个张量/操作在默认情况下对库达进行？
浏览 4提问于2022-06-14得票数 2
回答已采纳
我有一个cuda张量的列表：
>>> X_train
[tensor([ 101, 3533...='cuda:0'), tensor([ 101, 3422...='cuda:0'), tensor([ 101, 2054...='cuda:0'), tensor([ 101, 1019, ...='cuda:0'), tensor([ 101, 14674...='cuda:0'), tensor([ 101, 9246...='cuda:0'), tenso
浏览 2提问于2021-11-24得票数 2
*我将我的模型和数据设置在同一个设备上，但总是会抛出这样的错误: RuntimeError:输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)应该相同**以下是训练代码**
<code>A0</code>
当我运行以下代码以使用<code>D1</code>进行检测时。
<code>A2</code>
cap.release() cv2.destroyAllWindows()
关于如下声明的函数<code>D3</code>
<code&g
浏览 52提问于2020-06-10得票数 0
1回答
我试图找出GPU张量运算是否比CPU操作快。因此，我在下面编写了这个特定的代码来实现简单的2D添加CPU张量和GPU cuda张量，以查看速度差异：
import torch
import time
###CPU
start_time = time.time()
a = torch.ones(4,4)
for _ in range(1000000):
a += a
elapsed_time = time.time() - start_time
print('CPU time = ',elapsed_time)
###GPU
start_time = time.ti
浏览 1提问于2018-11-15得票数 10
1回答
我正面临这个错误在谷歌科拉布。我试过其他数据类型，如bool张量，但没有起作用，请帮助
码
def _mask(prev_generated_seq):
prev_mask = torch.eq(prev_generated_seq, 1)
lengths = torch.argmax(prev_mask,dim=1)
#test = torch.max(prev_mask,dim=1)
#lengths = torch.FloatTensor(test)
max_len = prev_generated_seq
浏览 4提问于2019-12-20得票数 2
我是PyTorch新手，错误地安装了CUDA10.2版的PyTorch。实际上，我的系统中没有CUDA。因此，当我编译我的程序时，我得到以下错误：
RuntimeError: Detected that PyTorch and torch_cluster were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA version 10.2 and torch_cluster has CUDA version 0.0. Please reinstall the torch_cluster that matches your PyTor
浏览 31提问于2021-01-24得票数 0
我想使用cuda运行PyTorch。我为所有张量设置了model.cuda()和torch.cuda.LongTensor()。
如果我使用了.cuda，是否必须显式地使用model.cuda()创建张量
默认情况下，是否有一种使所有计算在GPU上运行的方法？
浏览 1提问于2017-05-05得票数 10
回答已采纳
我检查并看到我已经在GPU ( context_vector)中定义了我的张量，但当我在Colab上运行时，它总是显示错误“预期所有张量都在同一设备上，但发现至少两个设备，cpu和cuda”错误轨迹如下： RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-bf7edd8e474b> in <module>()
85 for context, target in data:
86 conte
浏览 172提问于2021-11-11得票数 0
我试着把我的数据放到gpu上，但它不起作用； 在我的train.py if __name__ == '__main__':
ten = torch.FloatTensor(2)
ten = ten.cuda()
print(ten)
args = config()
train_net(args, args.train_net, loss_config=net_loss_config[args.train_net]) 当它运行时，它会打印以下内容 tensor([0., 0.]) 张量不在cuda上 但在test.py中 import torch
ten=torch.Floa
浏览 24提问于2020-03-28得票数 0
我正在尝试建立一个能够利用GPU的RNN，但是packed_padded_sequence给了我一个
RuntimeError: 'lengths' argument should be a 1D CPU int64 tensor
下面是我如何指导gpu计算
parser = argparse.ArgumentParser(description='Trainer')
parser.add_argument('--disable-cuda', action='store_true',
hel
浏览 1提问于2019-01-25得票数 4
def nopeak_mask(size, opt):
np_mask = np.triu(np.ones((1, size, size)),k=1).astype('uint8')
np_mask =Variable(torch.from_numpy(np_mask) == 0)
if opt.device == 0:
np_mask = np_mask.cuda()
return np_mask
def create_masks(src, trg, opt):
src_mask = (src != opt.src_pa
浏览 3提问于2021-01-23得票数 0
回答已采纳
我试图在GPU模式下用pyTorch对一些数据进行热编码，但是它一直给我一个例外。有人能帮我吗？
以下是一个例子：
def char_OneHotEncoding(x):
coded = torch.zeros(x.shape[0], x.shape[1], 101)
for i in range(x.shape[1]):
coded[:,i] = scatter(x[:,i])
return coded
def scatter(x):
return torch.zeros(x.shape[0], 101).scatter_(1, x.vie
浏览 1提问于2019-02-01得票数 3
回答已采纳
错误发生在像上面这样的嵌入线中。
Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0!
inputsfeature_name的类型只是列表，所以我使用标签编码器将其转换为张量，然后通过.to()方法分配cuda。我还做了model.to(设备)。
def forward(self, inputs):
# other features
encoded_other_features = []
for i, feature_name in e
浏览 8提问于2022-07-26得票数 0
1回答
在Pytorch-Lightning中，您通常不必指定cuda或gpu。但是，当我想使用torch.normal创建一个高斯采样张量时，我得到
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!
那么，我要如何改变torch.normal，使火把-闪电正常工作呢？因为我在cpu和gpu的不同机器上使用这些代码。
centers = data["centers"] #already on GPU... sometim
浏览 4提问于2020-08-30得票数 3
回答已采纳
我用火把训练神经网络。当我在GPU上训练和测试时，它工作得很好。但是，当我尝试使用以下方法在CPU上加载模型参数时：
net.load_state_dict(torch.load('rnn_x_epoch.net'))
我得到以下错误：
RuntimeError: cuda runtime error (35) : CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version at torch/csrc/cuda/Module.cpp:51
我已经搜索了错误，主要是因为CUDA驱动程序的依赖性，但是当我得到这个错误时，
浏览 1提问于2019-01-30得票数 2
回答已采纳
我如何知道tensorflow张量是在cuda还是cpu中？举个非常简单的例子：
import tensorflow as tf
tf.debugging.set_log_device_placement(True)
# Place tensors on the CPU
with tf.device('/device:GPU:0'):
a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])
# print t
浏览 2提问于2020-10-06得票数 5
回答已采纳
这是：
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
for data in dataloader:
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
给出错误：
RuntimeError:输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)应该是相同的。
浏览 7提问于2019-11-23得票数 141
回答已采纳
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