出现该报错的原因是因为在运行代码时,程序期望的是CPU,但是输入的却是GPU(CUDA)。
解决办法有以下几种:
将数据转换为CPU数据
使用.to(device='cpu')将输入数据转换为CPU数据,即可解决该问题。
加载模型时使用CPU
在加载模型时,使用‘map_location’参数将模型加载到CPU上,从而避免GPU数据和CPU数据之间的不匹配导致的该报错。
使用相应的函数
在进行一些操作时,可以使用对应的函数来确保数据类型的一致性。比如可以使用torch.Tensor.type()函数来将数据类型转换为指定的数据类型。
总结
以上就是关于"RuntimeError: Expected object of backend CPU but got backend CUDA for argument #2 'mat2' "的原因以及解决办法的完整攻略。需要注意的是,不同的情况需要采取不同的解决办法。根据报错的具体情况进行相应的处理即可。