Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same
时间: 2023-06-10 09:05:15 浏览: 49
?这提示意味着你在进行模型前向传递时,输入数据的类型与模型权重的类型不一致。输入数据的类型应该与模型权重的类型相同,比如都是 torch.FloatTensor 或 torch.cuda.FloatTensor。你可以通过将输入数据类型转换为正确的类型来解决该问题。例如,可以使用 `input_tensor.float().cuda()` 将输入数据转换为 cuda 上的浮点数类型。
相关问题
Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
这个错误是由于输入数据的类型(torch.cuda.FloatTensor)和模型权重的类型(torch.FloatTensor)不匹配导致的。 这通常是因为输入数据被加载到了GPU中,而模型权重还在CPU上。解决这个问题的方法是将模型加载到GPU上,可以使用以下代码实现:model = model.cuda() 或者 model = model.to('cuda')。这样可以确保输入数据和模型权重的类型一致,避免类型不匹配的错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the](https://blog.csdn.net/qq_43369406/article/details/128663487)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same](https://blog.csdn.net/landian0531/article/details/120737235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
报错Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
这个错误提示表明输入类型(torch.cuda.FloatTensor)和权重类型(torch.FloatTensor)应该是相同的。解决这个问题的方法是将输入类型和权重类型进行匹配。
以下是两种解决方案:
1. 将输入数据转换为与权重类型相同的类型。
```python
input_data = input_data.cuda() # 将输入数据转换为cuda类型
```
2. 将权重数据转换为与输入类型相同的类型。
```python
weight_data = weight_data.cpu() # 将权重数据转换为cpu类型
```
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