RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device 解决方法

如果你在PyTorch中遇到 'RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!' 错误，这意味着你的代码中至少有两个张量位于不同的设备上，一个是CPU，另一个是GPU(cuda:0)。

原因：

PyTorch要求进行计算的张量必须位于同一设备上。这个错误通常发生在将CPU上的张量与GPU上的张量进行操作时，例如比较或计算损失。

解决方法：

确保所有参与计算的张量都在同一设备上。你可以使用.to(device)方法将张量移动到指定的设备。

示例：

假设你的网络模型在GPU上，而tensor_list中的一些张量在CPU上，你可以使用以下代码将它们移动到GPU:python# 获取网络模型所在的设备device = next(model.parameters()).device

将 tensor_list 中的所有张量移动到与网络模型相同的设备上tensor_list = [tensor.to(device) for tensor in tensor_list]

在计算准确率时，将 label_list 中的张量移动到与网络模型相同的设备上label_list = [label_tensor.to(device) for label_tensor in label_list]

修改后的代码：

将这段代码放置在你的代码中，确保tensor_list和label_list中的所有张量都在相同的设备上，例如：python# ...你的代码...

将所有张量移动到同一设备device = next(model.parameters()).devicetensor_list = [tensor.to(device) for tensor in tensor_list]label_list = [label_tensor.to(device) for label_tensor in label_list]

...你的代码...

if not torch.all(torch.eq(tensor_list[i], label_tensor)): # ...你的代码...

这应该可以解决'RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device'错误。