RuntimeError: 解决PyTorch中输入和权重张量类型不匹配问题

您是否在 PyTorch 中遇到过 'RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same or input should be a MKLDNN tensor and weight is a dense tensor' 错误？这个错误通常是由于将 CPU 张量传递给需要 GPU 张量的模型，或者反过来，将 GPU 张量传递给需要 CPU 张量的模型。

原因：

PyTorch 允许您在 CPU 和 GPU 上运行模型，但要求模型的输入和权重位于同一设备上。当您将一个设备上的张量传递给预期在另一个设备上使用的模型时，就会发生此错误。

解决方案：

要解决此问题，请确保您的输入张量和模型权重位于同一设备上。您可以使用 .to(device) 方法将张量移动到所需的设备。

以下是一段示例代码，演示了如何执行此操作：

import torch

# 检查是否有可用的 GPU 设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 加载模型和输入数据
model = YourModel().to(device)
input_tensor = torch.FloatTensor(your_data).to(device)

# 运行模型
output_tensor = model(input_tensor)

在此代码中：

1. 我们首先使用 torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 检查是否有可用的 GPU。如果有，则使用 GPU；否则，使用 CPU。
2. 然后，我们使用 .to(device) 方法将模型 (YourModel()) 移动到选定的设备。
3. 同样，我们使用 .to(device) 方法将输入张量 (input_tensor) 移动到同一设备。

通过确保模型和输入张量都在同一设备上，您可以解决此错误并成功运行模型。

请记住用您的实际模型 (YourModel()) 和数据 (your_data) 替换代码中的占位符。