我试图在PyTorch中实现一个基本MNIST的鉴别器。当我在CPU上运行培训时,它可以正常工作,不会出现任何问题,从而获得所需的输出。但是,当我在GPU上运行它时,它会显示一个运行时错误。我正在粘贴我的模型的代码,以及我的培训,以及我所做的修改,尝试运行在GPU上的培训。dev = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else to
我尝试使用allennlp.predictors.Predictor.get_gradients来获取实例的渐变。1506, in embeddingRuntimeError: Expected object of backend CUDA but got backend CPU for argument #3 'index' 但是,我可
我加载我以前训练过的模型,并希望通过这个模型对磁盘中的单个(测试)映像进行分类。我的模型中的所有操作都是在我的GPU上执行的。因此,我通过调用numpy array函数将测试映像的cuda()移动到GPU。当我用测试映像的forward()调用模型的numpy array函数时,我得到了RuntimeError: Expected object of backend CPU but
我试图使用GPU而不是CPU运行dl4j模型。使用CPU,该模型运行得非常好。所以我决定试着用CUDA来利用我的GPU。我遵循了中描述的每一个步骤,对于CUDA安装,我遵循NVIDIA从安装CUDA工具包的说明。所有的依赖项都是可以的,否则代码不会编译。某些后端依赖项或库或安装必须丢失。可能是版本不兼容才是问题所在。消息Please ensure that you have an nd4</