PyTorch报”RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same “的原因以及解决办法

问题描述

在使用PyTorch进行深度学习模型的训练时，可能会遇到以下报错信息：

RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same

出现这个报错信息的原因一般是因为使用了CPU和GPU混合计算，或者在使用GPU时数据类型不匹配。

解决办法

针对这个问题，我们可以尝试以下几种解决办法：

将数据类型转换成GPU可处理的类型

如果你的模型需要在GPU上进行训练，那么所有的数据类型都应该是GPU可处理的类型。在PyTorch中，有两种类型的数据：CPU类型和GPU类型。若要将CPU类型的数据转换为GPU类型的数据，可以使用.cuda()方法。如果你要在CPU上进行计算，就需要将GPU类型的数据转换为CPU类型的数据，可以使用.cpu()方法。

例如：

tensor = torch.Tensor([1, 2, 3])
tensor = tensor.cuda()       # 将CPU类型的张量转换为GPU类型的张量

另外，如果你在使用GPU时出现了这个问题，可以尝试将模型使用的参数也转换为GPU可处理的类型，例如：

model = Model()
model.cuda()        # 将模型移动到GPU上

将模型和数据类型都设置为同一个设备

如果模型和数据类型不在同一个设备上，可能会出现数据类型不一致的问题，导致出错。解决方法是将模型和数据类型都设置为同一个设备，例如：

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"   # 判断可用设备

model.to(device)        # 将模型移动到指定设备上
data = data.to(device)  # 将数据移动到指定设备上

设置默认设备

如果你经常使用固定的设备，可以将其设置为默认设备，以便Python自动为你分配。可以通过以下代码实现：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
torch.cuda.set_device(device)   # 设置默认设备

总结

本文介绍了PyTorch报"RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same"的原因以及解决办法。如果你也遇到了类似问题，不妨尝试上述方法解决。