RuntimeError: 'lengths' argument should be a 1D CPU int64 tensor, but got 1D cuda:0 Long tensor
时间: 2024-01-06 19:04:34 浏览: 38
这个错误通常是因为你传递给某个函数的参数不符合要求。具体来说,它告诉你 `lengths` 参数应该是一个 1D CPU int64 tensor,但你传递了一个 1D 的 CUDA tensor。这可能是因为你在使用 PyTorch 时将模型或数据移动到了 GPU 上,但该函数期望在 CPU 上运行。
解决这个问题的方法是将 `lengths` 参数转换为 CPU tensor,例如:
```python
lengths = lengths.cpu()
```
然后再传递给该函数。
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RuntimeError: weight tensor should be defined either for all or no classes
回答: RuntimeError: weight tensor should be defined either for all or no classes是由于在计算损失函数时,权重张量应该对所有类别进行定义,要么对所有类别进行定义,要么对没有类别进行定义。\[1\]解决办法是,如果是多卡训练,可以采用"SyncBN"方法;如果是单卡训练,可以将type修改为'BN'。另外,还可以检查损失函数的输入和目标张量的维度是否一致,以及检查网络结构中是否有不支持自动混合精度训练的算子,导致出现nan值,最终导致计算loss时报错。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [mmsegmentation修仙之路-bug篇(1)](https://blog.csdn.net/stone_tigerLI/article/details/129063787)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [[torch]create a new criterion(cross entropy)](https://blog.csdn.net/apsvvfb/article/details/71429695)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
RuntimeError: expected device cuda:0 but got device cpu
这个错误通常是由于你的代码在使用GPU时使用了CPU的张量或模型参数引起的。你需要确保你的所有张量和模型参数都在GPU上。你可以通过以下方法来解决这个问题:
1. 检查你的代码,确保你的模型和张量都使用 `to(device)` 方法将其移动到GPU上。
2. 如果你使用的是PyTorch,可以在模型和张量初始化时指定 `device` 参数,例如:
```python
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = MyModel().to(device)
tensor = torch.tensor([1, 2, 3]).to(device)
```
3. 如果你的代码在使用GPU时使用了CPU的张量或模型参数,可以使用 `detach()` 方法将它们从计算图中分离出来,例如:
```python
model = MyModel()
tensor = torch.tensor([1, 2, 3]).cpu()
# 模型前向传播
with torch.no_grad():
output = model(tensor.detach().cuda())
```
如果以上方法都不能解决问题,你可能需要检查你的GPU是否可用,并且你的PyTorch版本是否支持你的GPU。