PyTorch报”NameError: name ‘to_device’ is not defined “的原因以及解决办法

问题描述

在使用PyTorch编写深度学习代码时，有时候会遇到“NameError: name 'to_device' is not defined”的报错，如下所示：

import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

def train(model, optimizer, criterion, train_loader, valid_loader, device, epochs):
    model.to(device)
    for epoch in range(epochs):
        # ...
        running_loss = 0.0
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
            data, target = data.to(device), target.to(device)
            optimizer.zero_grad()
            output = model(data)
            loss = criterion(output, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            running_loss += loss.item()
        # ...

model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

train(model, optimizer, criterion, train_loader, valid_loader, device=device, epochs=10)

问题分析

报错信息中指出，to_device函数没有被定义，说明出现了python无法找到该函数的情况。这说明有可能是拼写错误或者导入失败，或者根本不存在该函数。

查询PyTorch官方文档，我们可以发现，PyTorch中并没有名为to_device的函数。在这里，我们使用的to函数将Tensor对象从一种设备移动到另一种设备，它的用法为：

tensor.to(device)

解决办法

因此，我们需要将to_device改为to即可解决该错误。

import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

def train(model, optimizer, criterion, train_loader, valid_loader, device, epochs):
    model.to(device)
    for epoch in range(epochs):
        # ...
        running_loss = 0.0
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
            data, target = data.to(device), target.to(device)
            optimizer.zero_grad()
            output = model(data)
            loss = criterion(output, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            running_loss += loss.item()
        # ...

model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

train(model, optimizer, criterion, train_loader, valid_loader, device=device, epochs=10)

这样，我们就成功解决了to_device函数未定义的问题。

总结

出现“NameError: name 'to_device' is not defined”错误可能是因为代码中使用了错误的函数名或者导入失败。在这里，我们提到了PyTorch中常用的to函数，并给出了to_device报错的解决办法。建议在编写代码时，务必查看官方文档，避免出现类似问题。